Значение истинности массива с более чем одним элементом неоднозначно. Используйте a.any () или a.all (): in для цикла с замкнутым

Question

self.__init__(self.mutation_rate, self.iterations, self.pool_size)

    is_array = False

    try:
        X = np.array(X)
        is_array = True
    except:
        X = X

    self.pool = np.random.randint(0,2,(self.pool_size, X.shape[1]))

    for iteration in range(1,self.iterations+1):
        s_t = time.time()
        scores = list(); fitness = list(); 
        for chromosome in self.pool:
            chosen_idx = [idx for gene, idx in zip(chromosome, range(X.shape[1])) if gene==1]

            if is_array==True: 
                adj_X = X[:,chosen_idx]
            elif is_array==False:
                adj_X = X.iloc[:,chosen_idx]
                pca==False


            if pca==True:
                adj_X = PCA(n_components=np.where(np.cumsum(PCA(n_components=adj_X.shape[1]).fit(adj_X).explained_variance_ratio_)>0.99)[0][0]+1).fit_transform(adj_X)

            if _type == 'regression':
                if cv==True:
                    score = np.mean(cross_val_score(model, adj_X, y, scoring='r2', cv=self.kf))
                else:
                    score = r2_score(y, model.fit(adj_X,y).predict(adj_X))

            elif _type == 'classification':
                if cv==True:
                    score = np.mean(cross_val_score(model, adj_X, y, scoring='f1', cv=self.kf))
                else:
                    score = f1_score(y, model.fit(adj_X,y).predict(adj_X),average=None)

            scores.append(score)
        fitness = [x/sum(scores) for x in scores]

        fitness, self.pool, scores = (list(t) for t in zip(*sorted(zip(fitness, [list(l) for l in self.pool], scores),reverse=True)))

Я получаю «ValueError: Истинное значение массива с более чем одним элементом неоднозначно. Используйте a.any () или a.all ()», и я не знаю почему.

Строка, которая вызывает это:

fitness, self.pool, scores = (list(t) for t in zip(*sorted(zip(fitness, [list(l) for l in self.pool], scores),reverse=True)))

Я подозреваю, что * закороченное сравнение логических массивов, пожалуйста, помогите с решением.

 Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in 
    runfile('C:/Users/enio/ML/decision_tree_classification.py', wdir='C:/Users/enio/ML')

  File "C:\Users\nicko\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 705, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\Users\nicko\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 102, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "C:/Users/enio/ML/decision_tree_classification.py", line 135, in 
    fs.fita(DecisionTreeClassifier(criterion = 'entropy', random_state = 0), 'classification', X, y, cv=False, pca=True)

  File "C:\Users\nicko\OneDrive - Technological Educational Institution of Athens\Thesis\human_movement_recognition\Project\ML\GeneticAlgorithm.py", line 98, in fita
    fitness, self.pool, scores = (list(t) for t in zip(*sorted(zip(fitness, [list(l) for l in self.pool], scores),reverse=True)))

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()