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Python报错”TypeError: ‘numpy.float64’ object is not callable “怎么处理？

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Python报”TypeError: ‘numpy.float64’ object is not callable”错误通常是在调用函数时传递了不正确的参数类型引起的。具体而言，可能是在调用函数时使用了与该函数预期参数类型不同的numpy.float64对象，导致出现了这个错误。

通常情况下，解决这个问题的方法是检查传递给函数的参数类型是否正确，并找出哪个参数导致了这个错误，然后修正它。

以下是一些可能的解决方法：

1.检查传递给函数的参数类型

在Python中，调用函数时传递的参数类型必须与函数预期的参数类型匹配。因此，确保传递给函数的参数是正确的类型是解决此错误的第一步。

例如，假设我们有一个sum函数，该函数接受两个参数并返回它们的和。我们可以调用该函数如下：

import numpy as np

def sum(a, b):
    return a + b

x = np.float64(1.0)
y = np.float64(2.0)
print(sum(x, y))

在这个例子中，我们定义了一个sum函数，该函数接受两个参数并返回它们的和。然后，我们创建了两个numpy.float64对象x和y，并将它们传递给sum函数。但是，由于sum函数预期的参数类型是int或float，而我们实际传递了numpy.float64类型的参数，因此会出现TypeError错误。

为了解决这个问题，我们可以将x和y从numpy.float64类型转换为Python内置的float类型：

import numpy as np

def sum(a, b):
    return a + b

x = float(np.float64(1.0))
y = float(np.float64(2.0))
print(sum(x, y))

现在，由于我们已将x和y从numpy.float64类型转换为float类型，因此sum函数现在可以正常运行。

2.检查函数名称是否已被定义为变量

如果在代码中定义了一个变量，该变量的名称与一个函数的名称相同，那么当您尝试调用该函数时，您实际上正在调用该变量。这通常会导致TypeError错误。因此，确保函数名称未被定义为变量是解决此错误的另一个步骤。

例如，假设我们有一个名为sum的变量和一个名为sum的函数，如下所示：

import numpy as np

sum = np.float64(1.0) + np.float64(2.0)

def sum(a, b):
    return a + b

x = 3
y = 4
print(sum(x, y))

在这个例子中，我们首先定义了一个变量sum，然后定义了一个函数sum。然后，我们试图将整数x和y传递给函数sum并打印结果。但是，由于sum现在是一个变量，而不是函数，因此Python将抛出TypeError错误。

为了解决这个问题，我们可以将变量sum的名称更改为另一个名称，以避免与函数名称冲突：

import numpy as np

sum_result = np.float64(1.0) + np.float64(2.0)

def sum(a, b):
    return a + b

x = 3
y = 4
print(sum(x, y))

现在，我们已将变量sum的名称更改为sum_result，因此sum函数现在可以正常运行，而不会出现TypeError错误。

总之，TypeError：”numpy.float64″对象不可调用通常是由于传递给函数的参数类型与该函数预期的参数类型不匹配。为了解决这个问题，您需要确保传递给函数的参数是正确的类型，并检查是否在代码中将函数名称定义为变量。

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