Python错题集-7:DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim(被弃用警告)

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1问题描述

DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)
  X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn), size=1)

deprecationwarning: conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is depr,Python错题集,python,开发语言,matplotlib,学习,笔记

2代码详情 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def plot_cloud_model(Ex, En, He, n, ax, label='', color = 'r',marker = 'o'):
    '''
    Ex 期望
    En 熵
    He 超熵
    n 云滴数量
    
    '''
     
    Y = np.zeros((1, n))
    np.random.seed(int(np.random.random()*100))
    X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n)
    Y = Y[0]
    for i in range(n):
        np.random.seed(int(np.random.random()*100) + i + 1)
        Enn = X[i]
        X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn), size=1)
        Y[i] = np.exp(-(X[i] - Ex) * (X[i] - Ex) / (2 * Enn * Enn))
    ax.scatter(X, Y, s=10, alpha=0.5, c=color, marker=marker, label=label)

fig = plt.figure(len(plt.get_fignums()))
ax = fig.add_subplot(111) #创建画布
title = '准确性(R)'
ax.set_title(title)#在ax指向的画布上绘图
ax.set_xlabel('期望')
ax.set_ylabel('隶属度')
#调用函数
plot_cloud_model(70.58, 5.7374, 8.4585, 5000, ax,'云','black','*')

ax.legend(loc='best')
plt.show()

3问题剖析

DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim 是一个警告,通常出现在你使用某个库或函数时,而该库或函数在将来的版本中可能会改变其对于多维数组(ndim)的处理方式。这通常意味着你正在使用一个即将被弃用(deprecated)的特性或方法。

本代码中,这个警告信息表明,你正在尝试将一个多维数组(ndim > 0)转换为一个标量(scalar),这在NumPy 1.25及以后的版本中已经被弃用。具体来说,问题出在这一行:

X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn), size=1)

这里,np.random.normal 返回一个一维数组,即size=1。因此,当尝试将这个一维数组赋值给 X[i] 时,NumPy 发出警告,因为 X[i] 期望的是一个标量值。 

4问题解决

  1. 查看警告的详细信息:通常,警告会提供更多的信息,告诉你哪个函数或方法正在被弃用,以及建议使用什么替代方案。
  2. 更新代码:根据警告的建议,更新你的代码以使用新的函数或方法。这通常涉及到查找你正在使用的库或函数的文档,并查找推荐的替代方案。
  3. 更新库:确保你正在使用的库是最新版本的。有时,库的新版本会包含对弃用特性的修复或替代方案。
  4. 考虑兼容性:如果你正在编写需要兼容不同版本库的代码,你可能需要编写一些条件代码来处理不同版本的库。
  5. 查阅文档和社区:如果你不确定如何处理这个警告,查阅相关库的文档或参与社区讨论。

 本代码中:为了解决这个问题,可以直接从 np.random.normal 返回的数组中提取标量值。由于设置了 size=1,返回的数组将只包含一个元素,所以你可以安全地使用索引来提取这个元素。修改后的代码应该是这样的:

X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn), size=1)[0]

另外,考虑到 np.random.normal 在 size=1 时实际上返回的是一个0维数组(标量),你也可以简化代码,直接赋值而不需要索引: 

X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn))

这样写的话,NumPy 会自动将返回的0维数组转换为标量,而不会产生弃用警告。

5修改后全文代码

5.1方法一代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def plot_cloud_model(Ex, En, He, n, ax, label='', color = 'r',marker = 'o'):
    '''
    Ex 期望
    En 熵
    He 超熵
    n 云滴数量
    
    '''
     
    Y = np.zeros((1, n))
    np.random.seed(int(np.random.random()*100))
    X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n)
    Y = Y[0]
    for i in range(n):
        np.random.seed(int(np.random.random()*100) + i + 1)
        Enn = X[i]
        X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn), size=1)[0]
        Y[i] = np.exp(-(X[i] - Ex) * (X[i] - Ex) / (2 * Enn * Enn))
    ax.scatter(X, Y, s=10, alpha=0.5, c=color, marker=marker, label=label)

fig = plt.figure(len(plt.get_fignums()))
ax = fig.add_subplot(111) #创建画布
title = '准确性(R)'
ax.set_title(title)#在ax指向的画布上绘图
ax.set_xlabel('期望')
ax.set_ylabel('隶属度')
#调用函数
plot_cloud_model(70.58, 5.7374, 8.4585, 5000, ax,'云','black','*')

ax.legend(loc='best')
plt.show()

5.2方法二代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def plot_cloud_model(Ex, En, He, n, ax, label='', color = 'r',marker = 'o'):
    '''
    Ex 期望
    En 熵
    He 超熵
    n 云滴数量
    
    '''
     
    Y = np.zeros((1, n))
    np.random.seed(int(np.random.random()*100))
    X= np.random.normal(loc=En, scale=He, size=n)
    Y = Y[0]
    for i in range(n):
        np.random.seed(int(np.random.random()*100) + i + 1)
        Enn = X[i]
        X[i] = np.random.normal(loc=Ex, scale=np.abs(Enn))
        Y[i] = np.exp(-(X[i] - Ex) * (X[i] - Ex) / (2 * Enn * Enn))
    ax.scatter(X, Y, s=10, alpha=0.5, c=color, marker=marker, label=label)

fig = plt.figure(len(plt.get_fignums()))
ax = fig.add_subplot(111) #创建画布
title = '准确性(R)'
ax.set_title(title)#在ax指向的画布上绘图
ax.set_xlabel('期望')
ax.set_ylabel('隶属度')
#调用函数
plot_cloud_model(70.58, 5.7374, 8.4585, 5000, ax,'云','black','*')

ax.legend(loc='best')
plt.show()

正常运行后的绘图: 

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