When i try to reshape, it gives me an error saying "TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple"
When i try to reshape, it gives me an error saying "TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple"
实际上，我正在尝试将 Matlab 代码转换为 python，当我尝试重塑时，它抛出一个 TypeError 说 "TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple"。
Matlab
[file,path] = uigetfile('*.dwr');
fid = fopen(strcat(path,'/',file));
m5 = (fread(fid, '*uint8'));
m5=double(m5);
fclose(fid);
m6=m5(12514:end);
no_bin_ele=m5(12039:2:12218)+256*m5(12040:2:12218);
s1=size(m6);
s2=((no_bin_ele(1)*7+4)*360)*1;
n1=m6(1:s2);
j1=reshape(n1(1:end,1),no_bin_ele(1)*7+4,360*1);
Python
import numpy as np
with open('aa.dwr', 'rb') as fp:
m5 = np.fromstring(fp.read(), dtype='uint8')
m5 = m5.astype(float)
m5 = m5.tolist()
m6 = m5[12514:]
no_bin_ele = m5[12039:12218:2]+256*m5[12040:12218:2]
s1 = len(m6)
s2=((no_bin_ele[1]*7+4)*360)*1
s2 =int(s2)
n1=m6[1:s2]
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], no_bin_ele[1]*7+4, 360*1)
错误
Traceback (most recent call last):
File "ppp.py", line 26, in
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], no_bin_ele[1]*7+4, 360*1)
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
请尝试将第二个和第三个参数括在括号中，将其压缩为 1:
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], (no_bin_ele[1]*7+4, 360*1))
如下所示：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html
希望对你有帮助。
Python 等效代码。我无权访问 'aa.dwr'，因此请检查来自 matlab 的 j1 是否等于来自以下代码的 j1。
import numpy as np
with open('aa.dwr', 'rb') as fp:
m5 = np.fromstring(fp.read(), dtype='uint8')
m5 = m5.astype(float)
m5 = m5.tolist()
m6 = m5[12513:]
no_bin_ele = m5[12038:12219:2]+256*m5[12039:12219:2]
s1 = len(m6)
s2=((no_bin_ele[0]*7+4)*360)*1
s2 =int(s2)
n1=m6[:s2+1]
j1 = np.reshape(n1[0: ,0], (no_bin_ele[0]*7+4, 360*1))
这重现了您的错误消息：
In [432]: [1,2,3][1:,1]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-432-1613afcfe2a2> in <module>
----> 1 [1,2,3][1:,1]
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
这意味着在
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], no_bin_ele[1]*7+4, 360*1)
n1 是一个列表，您使用的是 numpy 数组样式索引。
尝试 n1.shape 时出现同样的问题 - 列表没有 shape。
n1 派生自 m6，后者来自 m5，后者来自 tolist() 方法！
在 MATLAB 中，一切都是矩阵（单元格和结构除外）。在 Python 列表中是最接近的，但是加上 numpy，你得到的数组更像 MATLAB - 除了它们的维数可以是 0,1,2 等。调试时要注意到变量的 type，如果是数组，shape 和 dtype.
检查此 MATLAB 行：
no_bin_ele=m5(12039:2:12218)+256*m5(12040:2:12218);
在 Octave 中我验证
12039:2:12218
产生 90 个值，从 12039 到 12217。
12040:2:12218
还产生90、12040到12218
所以这条线正在对连续的对求和，m5[i]+256*m5[i+1] 因为它们被加载为 uint8，所以我认为这是一个 uint16 值。
但是在numpy:
In [467]: np.arange(12039,12218,2).shape
Out[467]: (90,)
In [468]: np.arange(12040,12218,2).shape
Out[468]: (89,)
端点处理不同。第二个切片结束点应该是 12219.
当 m5 是一个数组（它应该是）时，这解释了广播错误：
no_bin_ele = m5[12039:12218:2]+256*m5[12040:12218:2]
转换 m5 tolist() 没有帮助。对于列表，* 表示复制，+ 表示加入。对于数组，它们是乘法和加法。完全不同。
In [475]: alist = list(range(0,10))
In [476]: alist
Out[476]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
In [477]: alist[1:6:2] + 4*alist[2:6:2]
Out[477]: [1, 3, 5, 2, 4, 2, 4, 2, 4, 2, 4]
其余代码与列表一起运行，因为索引和切片是相同的 - 直到 n1[1: ,1] 表达式。这仅对 numpy 数组有效。
实际上，还有其他索引问题。 Python 索引从 0 开始。
no_bin_ele(1) # 1st element of the matlab matrix
no_bin_ele[0] # 1st element of the array
n1(1:end,1) # matlab matrix is 2d
n1[1: ,1] # n1 isn't 2d
n1 # should just be
其实我觉得最后几行应该是
s2=int(no_bin_ele[0]*7+4)*360)
n1=m6[:s2]
j1 = np.reshape(n1, (-1, 360)) # -1 stands in for no_bin_ele[0]*7+4
尽管此重塑可能存在 order 问题。 MATLAB 是列优先的，如 order='F'，尾随维度最外层。
我真的很想看一些示例数据来验证这些步骤。仅通过阅读代码我可以推断出的东西是有限的。但我对处理 12218+ 字节长的数据不感兴趣。
同样，八度样本：
>> n1 = 1:10;
>> reshape(n1, 5,2)
ans =
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
和 numpy:
In [481]: n1 = np.arange(1,11)
In [482]: np.reshape(n1, (5,2))
Out[482]:
array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10]])
In [483]: np.reshape(n1, (5,2),order='F')
Out[483]:
array([[ 1, 6],
[ 2, 7],
[ 3, 8],
[ 4, 9],
[ 5, 10]])
In [484]: np.reshape(n1, (2,5))
Out[484]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10]])
===
m5 是文件，读取为 uint8，无符号字节。
m6 是一个很大的尾随部分，我们要将其重塑为 (n,360) 矩阵（或其转置）。
no_bin_ele 是较早的部分，显然是 2 个字节的数字，我们使用其中的第一个 select 一片 m6 进行整形。
如果我们有此文件格式的文本描述，进行此翻译可能会更容易。在没有示例或描述的情况下推导 matlab 行为可能会出现错误。
实际上，我正在尝试将 Matlab 代码转换为 python，当我尝试重塑时，它抛出一个 TypeError 说 "TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple"。
Matlab
[file,path] = uigetfile('*.dwr');
fid = fopen(strcat(path,'/',file));
m5 = (fread(fid, '*uint8'));
m5=double(m5);
fclose(fid);
m6=m5(12514:end);
no_bin_ele=m5(12039:2:12218)+256*m5(12040:2:12218);
s1=size(m6);
s2=((no_bin_ele(1)*7+4)*360)*1;
n1=m6(1:s2);
j1=reshape(n1(1:end,1),no_bin_ele(1)*7+4,360*1);
Python
import numpy as np
with open('aa.dwr', 'rb') as fp:
m5 = np.fromstring(fp.read(), dtype='uint8')
m5 = m5.astype(float)
m5 = m5.tolist()
m6 = m5[12514:]
no_bin_ele = m5[12039:12218:2]+256*m5[12040:12218:2]
s1 = len(m6)
s2=((no_bin_ele[1]*7+4)*360)*1
s2 =int(s2)
n1=m6[1:s2]
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], no_bin_ele[1]*7+4, 360*1)
错误
Traceback (most recent call last): File "ppp.py", line 26, in j1 = np.reshape(n1[1: ,1], no_bin_ele[1]*7+4, 360*1) TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
请尝试将第二个和第三个参数括在括号中，将其压缩为 1:
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], (no_bin_ele[1]*7+4, 360*1))
如下所示：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html 希望对你有帮助。
Python 等效代码。我无权访问 'aa.dwr'，因此请检查来自 matlab 的 j1 是否等于来自以下代码的 j1。
import numpy as np
with open('aa.dwr', 'rb') as fp:
m5 = np.fromstring(fp.read(), dtype='uint8')
m5 = m5.astype(float)
m5 = m5.tolist()
m6 = m5[12513:]
no_bin_ele = m5[12038:12219:2]+256*m5[12039:12219:2]
s1 = len(m6)
s2=((no_bin_ele[0]*7+4)*360)*1
s2 =int(s2)
n1=m6[:s2+1]
j1 = np.reshape(n1[0: ,0], (no_bin_ele[0]*7+4, 360*1))
这重现了您的错误消息：
In [432]: [1,2,3][1:,1]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-432-1613afcfe2a2> in <module>
----> 1 [1,2,3][1:,1]
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
这意味着在
j1 = np.reshape(n1[1: ,1], no_bin_ele[1]*7+4, 360*1)
n1 是一个列表，您使用的是 numpy 数组样式索引。
尝试 n1.shape 时出现同样的问题 - 列表没有 shape。
n1 派生自 m6，后者来自 m5，后者来自 tolist() 方法！
在 MATLAB 中，一切都是矩阵（单元格和结构除外）。在 Python 列表中是最接近的，但是加上 numpy，你得到的数组更像 MATLAB - 除了它们的维数可以是 0,1,2 等。调试时要注意到变量的 type，如果是数组，shape 和 dtype.
检查此 MATLAB 行：
no_bin_ele=m5(12039:2:12218)+256*m5(12040:2:12218);
在 Octave 中我验证
12039:2:12218
产生 90 个值，从 12039 到 12217。
12040:2:12218
还产生90、12040到12218
所以这条线正在对连续的对求和，m5[i]+256*m5[i+1] 因为它们被加载为 uint8，所以我认为这是一个 uint16 值。
但是在numpy:
In [467]: np.arange(12039,12218,2).shape
Out[467]: (90,)
In [468]: np.arange(12040,12218,2).shape
Out[468]: (89,)
端点处理不同。第二个切片结束点应该是 12219.
当 m5 是一个数组（它应该是）时，这解释了广播错误：
no_bin_ele = m5[12039:12218:2]+256*m5[12040:12218:2]
转换 m5 tolist() 没有帮助。对于列表，* 表示复制，+ 表示加入。对于数组，它们是乘法和加法。完全不同。
In [475]: alist = list(range(0,10))
In [476]: alist
Out[476]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
In [477]: alist[1:6:2] + 4*alist[2:6:2]
Out[477]: [1, 3, 5, 2, 4, 2, 4, 2, 4, 2, 4]
其余代码与列表一起运行，因为索引和切片是相同的 - 直到 n1[1: ,1] 表达式。这仅对 numpy 数组有效。
实际上，还有其他索引问题。 Python 索引从 0 开始。
no_bin_ele(1) # 1st element of the matlab matrix
no_bin_ele[0] # 1st element of the array
n1(1:end,1) # matlab matrix is 2d
n1[1: ,1] # n1 isn't 2d
n1 # should just be
其实我觉得最后几行应该是
s2=int(no_bin_ele[0]*7+4)*360)
n1=m6[:s2]
j1 = np.reshape(n1, (-1, 360)) # -1 stands in for no_bin_ele[0]*7+4
尽管此重塑可能存在 order 问题。 MATLAB 是列优先的，如 order='F'，尾随维度最外层。
我真的很想看一些示例数据来验证这些步骤。仅通过阅读代码我可以推断出的东西是有限的。但我对处理 12218+ 字节长的数据不感兴趣。
同样，八度样本：
>> n1 = 1:10;
>> reshape(n1, 5,2)
ans =
1 6
2 7
3 8
4 9
5 10
和 numpy:
In [481]: n1 = np.arange(1,11)
In [482]: np.reshape(n1, (5,2))
Out[482]:
array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10]])
In [483]: np.reshape(n1, (5,2),order='F')
Out[483]:
array([[ 1, 6],
[ 2, 7],
[ 3, 8],
[ 4, 9],
[ 5, 10]])
In [484]: np.reshape(n1, (2,5))
Out[484]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10]])
===
m5 是文件，读取为 uint8，无符号字节。
m6 是一个很大的尾随部分，我们要将其重塑为 (n,360) 矩阵（或其转置）。
no_bin_ele 是较早的部分，显然是 2 个字节的数字，我们使用其中的第一个 select 一片 m6 进行整形。
如果我们有此文件格式的文本描述，进行此翻译可能会更容易。在没有示例或描述的情况下推导 matlab 行为可能会出现错误。