IndexError の解決: インデックスとして使用される配列は、整数(またはブール) 型でなければなりません

Python で Numpy 配列を操作する場合、インデックスまたはタイプの問題を扱うさまざまなエラー メッセージが表示されることがあります。 これらの多くのエラー タイプでは、IndexError: インデックスとして使用される配列は整数 (またはブール) 型でなければなりません は注意が必要です。

IndexError エラー メッセージに直面した場合、間違ったタイプを使用します。 この場合、Integer または Boolean を使用することになっていましたが、配列インデックスは別のデータ型 (string または float) を受け取ります。

この記事では、Numpy で数値を操作する際の IndexError: arrays used as indexes must be of integer (or boolean) type エラー メッセージの対処方法について説明します。

astype() を使用して Numpy で IndexError: array used as index must be of integer (or boolean) type を解決する

Numpy は、Integer または Boolean の 2つのタイプでのみ機能します。 そのため、理解できない型があるとエラーになります。

このエラー メッセージをよりよく理解するために、エラー メッセージを再作成してみましょう。 エラー メッセージを再現するには、2つの Numpy 配列 index と array を生成し、index から値を抽出し、抽出した値を使用して array の値にアクセスする必要があります。

抽出された値については、最初の列の値を使用します。

import numpy as np

index = np.array([[0, 1, 2.1], [1, 2, 3.4]])
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

indices = index[:, 0]
print(array[indices])

出力：

Traceback (most recent call last):
  File "temp.py", line 7, in <module>
    print(array[indices])
IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

IndexError: arrays used as indicators must be of integer (or boolean) type エラー メッセージから、問題が print(array[indices]) セクションに起因することがわかります。

構文的に正しいことがわかっているので、探している問題が array バインディングに解析しているものに存在することがわかります。 これで、indices バインディングにたどり着きます。

エラー メッセージからわかることによると、indices バインディングの要素は integer または Boolean ではない可能性があります。 dtype プロパティは、indices 内の要素のタイプをチェックするのに役立ちます。

print(indices.dtype)

出力：

float64

これで、私たちが直面している問題の原因が確認されました。 array バインディングのインデックスに渡す値は、Boolean ではなく float64 です。

これを解決するには、indices の値を Integer または Boolean に変換する必要があります。 それらを Integer に変換する方が理にかなっています。

それらを Boolean に変換すると、別の機会に役立つかもしれません。

astype() メソッド は、Numpy 配列の dtype プロパティを変更するのに役立ちます。 indices バインディングの dtype を変更するには、以下を使用できます。

indices = index[:, 0].astype(int)

indices.dtype 式を使用して dtype プロパティをチェックすると、以下が得られます。

int32

これで、コードは次のようになります。

import numpy as np

index = np.array([[0, 1, 2.1], [1, 2, 3.4]])
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

indices = index[:, 0].astype(int)
print(array[indices])

出力：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

indices の値を Boolean に変換できました。 それを試してみましょう。

そのために、2つのブール値を持つ Numpy 配列があります。

indices = index[:, 0].astype(bool)
print(indices)

出力：

[False  True]

indices バインディングの値は [0. 1.] であり、0 をブール値に変換すると False になり、それ以外の数値は True になります。 すべてを一緒に実行しましょう。

import numpy as np

index = np.array([[0, 1, 2.1], [1, 2, 3.4]])
array = np.array([[1, 3, 5], [7, 9, 11]])

indices = index[:, 0].astype(bool)
print(array[indices])

出力：

[[ 7  9 11]]

これは、True 値のみを処理するためです。

したがって、IndexError: arrays used as indexes must be of integer (or boolean) type エラー メッセージが表示された場合は、どこかに間違った dtype があることを知ってください。 コードをトレースし、必要な値を変換します。