怎么解决python报错：TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <i4

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 Python 中，有一些函数或库只能处理特定类型的数据。如果你将不兼容的数据类型传递给这些函数或库，就会出现 TypeError。

在这种情况下，错误提示中给出的数据类型是 (1, 1, 3)，并且是 <i4 类型。这意味着你可能正在尝试使用一个不能处理这种数据类型的函数或库。

为了解决这个问题，你需要检查你的代码并确保你使用的函数或库支持你的数据类型。如果你不确定你的数据类型是什么，可以使用 type() 函数来查看它的数据类型。

如果你的数据类型确实不受支持，你需要找到一个支持你的数据类型的函数或库，并使用它们来处理你的数据。如果没有现成的函数或库可用，你可能需要编写自己的函数或库来处理你的数据。

相关问题

TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8

这个错误通常表示你正在尝试使用无法处理的数据类型。在这个错误中，数据类型是`(1, 1, 3), <f8`，它表示一张图像的尺寸为1 x 1，并且有3个颜色通道。数据类型为`<f8`，表示数据类型为64位浮点数。

要解决这个错误，你需要检查你的图像数据是否正确，并且与你的代码期望的数据类型匹配。如果你的图像数据不正确，你需要修复它，如果你的代码期望的数据类型不正确，你需要修改代码。

例如，如果你正在使用Matplotlib库来显示图像，可以尝试将图像数据的数据类型转换为8位整数类型（`uint8`），如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img = plt.imread('image.jpg')

# 对图像进行处理

# 将图像数据类型转换为uint8
img = (img * 255).astype('uint8')

# 显示图像
plt.imshow(img)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Matplotlib库中的`imread()`函数读取图像，并将图像数据类型转换为`uint8`类型，然后使用`imshow()`函数显示图像。注意，我们将图像数据乘以255，然后将结果转换为整数类型，这样可以将图像数据的范围从`[0, 1]`转换为`[0, 255]`。

TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 72), |u1还是这样报错

这个错误提示是由于Pillow库无法处理多波段的数据类型。在这种情况下，你可以将多波段的数据拆分成单波段的数据，分别转换为Pillow库可以处理的数据类型，然后再将它们合并成多波段数据。可以按照以下步骤修改代码：

1. 将多波段的数据拆分成单波段的数据，使用numpy库的split方法，将数据按照波段维度拆分：

import numpy as np

# 按照波段维度拆分数据
bands = np.split(da_resampled.values, da_resampled.shape[-1], axis=-1)

2. 将单波段的数据转换为Pillow库可以处理的数据类型，使用numpy库的astype方法将数据类型转换为uint8：

# 将每个单波段数据转换为Pillow库可以处理的数据类型
bands = [Image.fromarray(band.squeeze().astype('uint8')) for band in bands]

3. 将转换后的单波段数据合并成多波段数据，使用Pillow库的merge方法将单波段数据合并：

# 将单波段数据合并成多波段数据
img = Image.merge('RGB', bands)

最后，使用rio库的write方法将数据和缩略图一起写入到文件中：

with rasterio.open(out_root / f'{nc_path.stem}.tif', 'w', driver='GTiff', crs=ref_da.crs, transform=ref_da.transform) as dst:
    dst.write(da_resampled.values, 1)
    dst.update_tags(ns='rio', res=str(ref_da.res[0])) # 将分辨率写入文件属性
    dst.write(img.tobytes(), 1, photometric='RGB', thumbnail=(256, 256)) # 将缩略图写入文件属性

这样就可以解决多波段数据类型无法处理的问题了。