ValueError:无效的RGBA参数。为什么会这样呢？我怎么才能修复它？
ValueError:无效的RGBA参数。为什么会这样呢？我怎么才能修复它？
提问于 2021-09-04 04:17:27
我试着按照下面的代码创建一个简单的多维数据集：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# Create axis
axes = [5,5,5]
# Create Data
data = np.ones(axes, dtype=np.bool)
# Controll Tranperency
alpha = 0.9
# Control colour RGBA colour
colors = np.empty(axes + [4], dtype=np.float32)
colors[0] = [1, 0, 0, alpha] # red
colors[1] = [0, 1, 0, alpha] # green
colors[2] = [0, 0, 1, alpha] # blue
colors[3] = [1, 1, 0, alpha] # yellow
colors[4] = [1, 1, 1, alpha] # grey
# Plot figure
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Voxels are used for customizations of sizes, positions, and colors.
ax.voxels(data, facecolors=colors, edgecolors='grey')
plt.show()它工作得很好。但当我更改axes = [10, 10, 10]时，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# Create axis
axes = [10, 10, 10]
# Create Data
data = np.ones(axes, dtype=np.bool)
# Controll Tranperency
alpha = 0.9
# Control colour RGBA colour
colors = np.empty(axes + [4], dtype=np.float32)
colors[0] = [1, 0, 0, alpha] # red
colors[1] = [0, 1, 0, alpha] # green
colors[2] = [0, 0, 1, alpha] # blue
colors[3] = [1, 1, 0, alpha] # yellow
colors[4] = [1, 1, 1, alpha] # grey
# Plot figure
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Voxels are used for customizations of sizes, positions, and colors.
ax.voxels(data, facecolors=colors, edgecolors='grey')
plt.show()它有时工作，有时不工作，并抛出错误：ValueError: Invalid RGBA argument: 4.435719e+27。当我在data = np.ones(axes, type=np.bool)中删除数据类型时，也会出现同样的错误。现在我无法调试Invalid RGBA argument，因为我不知道是什么导致了这个错误。我读了this，但似乎是关于无效形状的错误，而不是无效值的错误。
为什么会发生这种错误？我怎么才能修复它？非常感谢。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-09-04 04:37:27
之所以会出现这个错误，是因为np.empty创建的基本上是随机填充的数组(有时会使用空的内存空间，这就是为什么它有时会为您工作)。这对于axes = [5, 5, 5]来说不是问题，因为当你分配颜色时，你填充了适当的RGBA值，但是对于更大的轴，它也不会起作用。
查看当axes为[5, 5, 5]时打印colors的结果与使用[10, 10, 10]时不起作用的次数
修复方法:使用np.zeros而不是np.empty来确保缺少值时得到的是零：
axes = [10, 10, 10]
colors = np.zeros(axes + [4], dtype=np.float32)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/69052375
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