Python错题集-7：DeprecationWarningConversionofanarraywithndim（被弃用警告）

见贤思齐

1问题描述DeprecationWarning:Conversionofanarraywithndim>0toascalarisdeprecated,andwillerrorinfuture.Ensureyouextractasingleelementfromyourarraybeforeperformingthisoperation.(DeprecatedNumPy1.25.) X[i]=np.random.normal(loc=Ex,scale=np.abs(Enn),size=1)2代码详情 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedefplot_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]foriinrange(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:Conversionofanarraywithndim 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NumPy1.25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。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。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。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。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：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedefplot_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]foriinrange(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：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsedefplot_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]foriinrange(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：