Ошибка типа: индексы списка должны быть целыми числами или слайсами, а не списком - matplotlib (scatter)

Question

Я строю данные, используя matplotlib.Я следую этому примеру в качестве основы для построения четырех меток.Ниже вы можете найти код.Тем не менее, я получаю эту ошибку

Traceback (most recent call last):
  File "visualization_SH_Male_female.py", line 86, in <module>
    main()
  File "visualization_SH_Male_female.py", line 58, in main
    plt.scatter(x_list[indices], y_list[indices], marker=markers[i], color=colors[j])
TypeError: list indices must be integers or slices, not list

на этом графике рассеяния.Может кто-нибудь указать, как я могу преобразовать indices в целые числа?

import matplotlib
from sklearn.manifold import TSNE
import matplotlib.pyplot as plt
import csv
import numpy as np
from sklearn import preprocessing


def parse_features_from_csv(csv_file):
    feat_lst = []
    id_lst = []
    count = 0
    with open(csv_file) as fr:
        reader = csv.reader(fr, delimiter=',')
        for row in reader:
            s_feat = row[:-1]
            identifier = row[-1]
            if count < 50:
                if (
                        identifier == 'Alan_Cumming' or identifier == 'Chiwetel_Ejiofor' or identifier == 'James_Purefoy' or identifier == 'Johnathon_Schaech' or identifier == 'Will_Poulter'):
                    identifier = 0
                else:
                    identifier = 2
            else:  # >= 50
                if (
                        identifier == 'Alan_Cumming' or identifier == 'Chiwetel_Ejiofor' or identifier == 'James_Purefoy' or identifier == 'Johnathon_Schaech' or identifier == 'Will_Poulter'):
                    identifier = 1
                else:
                    identifier = 3

            s_feat = [float(i) for i in s_feat]
            feat_lst.append(s_feat)
            id_lst.append(identifier)
            count += 1
    return feat_lst, id_lst


def main():
    face_file = 'comb.csv'

    feat_lst, labels = parse_features_from_csv(face_file)
    labels = np.array(labels)

    X_embedded = TSNE(n_components=2).fit_transform(feat_lst)

    x_list = [x for [x, y] in X_embedded]
    y_list = [y for [x, y] in X_embedded]

    # generate a list of markers and another of colors
    markers = ["o", "<"]
    colors = ['r', 'g']

    for i in range(2):
        for j in range(2):
            lab = i + j
            indices = list(map(int, labels == lab))
            print(indices)
            plt.scatter(x_list[indices], y_list[indices], marker=markers[i], color=colors[j])
    plt.legend(['0', '1', '2', '3'])
    plt.grid()
    plt.show()

Answer 1

Кажется, проблема в том, что вы используете списки Python вместо массивов.Поскольку код не может быть выполнен, следующий пример является минимальным:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([.4,.8,1.2,1.6,2.0,2.4])
y = np.array([.1,.2,.3,.7,.6,.5])

lab = np.array([1,1,2,2,1,2])

for l in np.unique(lab):
    indices = (lab == l)
    plt.scatter(x[indices],y[indices], label=str(l))
plt.legend()
plt.show()

Answer 2

В Python это не будет работать:

a = [1,2,3,4]
b = [2,3]
c = a[b]

, потому что ваш индекс ([]) должен быть целым числом или срезом, а не списком.

Самый простой метод будетбыть для создания подсписка, содержащего только те элементы, которые вам нужны, для понимания списка.В вашем случае это один из способов сделать это:

indices = list(map(int, labels == lab))

x_sublist = [x_list[i] for i in range(len(x_list)) if i in indices]
y_sublist = [y_list[i] for i in range(len(y_list)) if i in indices]

plt.scatter(x_sublist, y_sublist, marker=markers[i], color=colors[j])