调用ANFIS库plotMF函数时出现“仅整数标量数组可转为标量索引”错误原因？

我来帮你分析这个问题，你遇到的TypeError完全是因为调用plotMF时参数传错了，咱们一步步理清楚：

错误原因 #

先看你调用的代码：

anf.plotMF(mf, X)

而plotMF函数的定义是def plotMF(self, x, inputVar)，两个参数的要求是：

• x：要绘制隶属度函数的单个输入变量的取值序列（比如一个一维数组，代表该变量的取值范围）
• inputVar：要绘制的输入变量的索引（整数）（比如你用的iris数据集有4个输入特征，索引是0、1、2、3）

你把mf（隶属度函数定义）传给了x参数，把X（整个二维数据集）传给了inputVar参数，这就导致函数内部执行self.memFuncs[inputVar]时，inputVar是一个二维数组，不是整数索引，直接触发了only integer scalar arrays can be converted to a scalar index的错误。

正确的调用方式 #

举个例子，如果你想绘制第0个输入特征（iris数据集的花萼长度）的隶属度函数，你需要：

1. 生成该特征的连续取值序列（覆盖数据中的最小值到最大值）
2. 传入对应的特征索引

修正后的代码如下：

# 生成第0个输入特征的取值序列，从最小值到最大值取100个点
x_vals = numpy.linspace(X[:, 0].min(), X[:, 0].max(), 100)
# 调用plotMF，传入取值序列和特征索引0
anf.plotMF(x_vals, 0)

如果要绘制其他特征的隶属度函数，只需要把索引换成1、2或3，同时更新x_vals对应的特征列即可，比如绘制第1个特征：

x_vals = numpy.linspace(X[:, 1].min(), X[:, 1].max(), 100)
anf.plotMF(x_vals, 1)

补充说明 #

• 函数内部已经通过self.memFuncs获取了训练好的隶属度函数参数，所以不需要你再传入mf这个定义了
• x参数必须是一维数组，用来绘制隶属度函数的横轴取值，用linspace生成连续值会让曲线更平滑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eli Hektor