详解错误---IndexError: too many indices for array
问题来源：参照一个网上案例
问题
这段代码是有效的：
>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> a[: , 2]
array([ 3, 7, 11])
这段代码是无效的会报错：“IndexError: too many indices for array”
>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
>>> a[:,2]
Traceback (most recent call last):
File "" , line 1, in <module>
IndexError: too many indices for array
解答
关于数组的结构
第一个数组的形状为（3,4），第二个数组的形状为（3，）。第二个数组缺少第二个维度。np.array无法使用此输入来构造矩阵（或长度类似的数组）。它只能创建一个列表数组。
>>> a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
>>> print(a)
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
>>> print(type(a))
<class 'numpy.ndarray'>
>>> b = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
>>> print(b)
[list([1, 2, 3, 4]) list([5, 6, 7, 8]) list([9, 10, 11])]
>>> print(type(b))
<class 'numpy.ndarray'>
关于np.ndarray的解答
Numpy ndarray表示所有元素都具有相同的长度。在这种情况下，有数组不包含相同长度的列表，因此它最终是列表的一维数组，而不是“适当的”二维数组。问题源处在【9,10,11】这个数组缺失的一个数值导致维度不准确。
ndarray是具有相同类型和大小的项目的（通常为固定大小）多维容器。
做如下验证：
a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
a.shape # (3,4)
a.ndim # 2
b = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11]])
b.shape # (3,)
b.ndim # 1