整数スカラー配列のみがスカラーインデックスに変換できます

シャラン・ダギララ

私が見ているコードは次のとおりです。

ids = np.delete(ids, np.concatenate([ids[-1]], np.where(ious > thresh)[0]))

さまざまな変数の値は次のとおりです。

ids: [3 2 0 1]

ious: [0. 0.65972222 0.65972222]

thresh: 0.5

の出力np.where(ious > [thresh])[0])[1 2]

私が得ているように見えるエラーは次のとおりです。

    np.where(ious > [thresh])[0]))
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

を除くすべての変数threshnumpy配列であると確信していますそれで、正確に何が間違っているのか。

hpaulj
In [187]: ids=np.array([3,2,0,1])                                                         
In [188]: ious=np.array([0.  ,       0.65972222, 0.65972222])                             
In [189]: thresh=0.5                                                                      

テストwhere

In [190]: np.where(ious>thresh)                                                           
Out[190]: (array([1, 2]),)
In [191]: np.where(ious>thresh)[0]                                                        
Out[191]: array([1, 2])
In [192]: np.where(ious>[thresh])[0]                                                      
Out[192]: array([1, 2])

concatenate

In [193]: np.concatenate([ids[-1]], np.where(ious > thresh)[0])                           
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-193-c71c05bfaf15> in <module>
----> 1 np.concatenate([ids[-1]], np.where(ious > thresh)[0])

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
In [194]: np.concatenate([ids[-1], np.where(ious > thresh)[0]])                           
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-194-91ed414d6d7c> in <module>
----> 1 np.concatenate([ids[-1], np.where(ious > thresh)[0]])

ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated
In [195]: np.concatenate([[ids[-1]], np.where(ious > thresh)[0]])                         
Out[195]: array([1, 1, 2])

delete

In [196]: np.delete(ids,np.concatenate([[ids[-1]], np.where(ious > thresh)[0]]))          
Out[196]: array([3, 1])

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