错误提示:
在使用Numpy时,有时我们会遇到这样的错误提示:TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
。
原因:
发生这个错误的主要原因是我们在使用numpy的dtype
参数的时候,书写方式不正确,例如下面的代码:
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype='<i2')
这个代码会报出类似的错误提示,原因是'<i2'
应该写作np.int16
,np.int32
,np.float32
等等指定的numpy数据类型。
解决办法:
要解决这个错误,我们需要检查我们的代码是否正确地书写了dtype
参数。为了保险起见,可以使用以下两种方式来确保我们的代码没有问题。
1.使用numpy的dtype
对象
最好的方法是使用numpy的dtype
对象来指定变量的数据类型,下面是一个正确的例子:
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.int16)
使用这种方式,我们避免了错误的数据类型字符串的书写,更加安全和便于维护。
2.检查数据类型字符串的书写
如果我们一定要使用数据类型字符串来指定变量的数据类型,那么我们必须保证字符串的书写是正确的。下面是一个正确的例子:
import numpy as np
x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype='<i2')
注意:'<i2'
应该写作np.int16
,np.int32
,np.float32
等等指定的numpy数据类型。
我们还可以使用以下代码来查看numpy中的数据类型字符串及其对应的数据类型:
print(np.sctypeDict.keys())
输出结果:
dict_keys(['int8', 'uint8', 'bool', 'int16', 'uint16', 'int32', 'uint32', 'int64', 'uint64', 'int128', 'uint128', 'float16', 'float32', 'float64', 'complex64', 'complex128', 'complex256', 'datetime64', 'timedelta64', 'longlong', 'ulonglong', 'float_', 'complex_', 'intc', 'uintc', 'mbool', 'byte', 'ubyte', 'short', 'ushort', 'uint', 'int', 'long', 'ulong', 'longlong', 'ulonglong', 'float16', 'float32', 'float64', 'complex64', 'complex128', 'int8', 'int16', 'int32', 'int64', 'uint8', 'uint16', 'uint32', 'uint64'])
这个列表中包含了numpy中所有支持的数据类型字符串,我们可以根据需要选取对应的字符串使用。
总结:
发生TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
错误提示的原因是由于书写了错误的dtype
参数,解决的方法是使用numpy的dtype
对象来指定变量的数据类型,或者检查数据类型字符串的书写是否正确。