python报错Expected type 'collections.Iterable', got 'int' instead

当Python期望一个`collections.Iterable`类型的对象，但实际收到的是一个整数时，这通常是因为你在尝试迭代一个非可迭代的数据结构，如一个简单的整数。`collections.Iterable`是一组可以按元素遍历的对象，比如列表、元组、集合、字典等。

举个例子，如果你有以下代码：

from collections import Iterable

# 这会引发错误，因为整数不是Iterable
try:
    for i in 123:  # 错误：Expected type 'collections.Iterable', got 'int' instead
        pass
except TypeError as e:
    print(e)

# 正确的做法是迭代一个可迭代对象，如列表或字符串
numbers = [1, 2, 3]
for num in numbers:
    print(num)

要解决这个问题，你需要确保你正在操作的是可迭代的数据结构，如列表、元组或字符串。如果想以某种方式转换整数到可迭代，你可以把它包装在一个序列里，如`range()`或`list()`。例如：

# 转换整数到列表
iterable_int = list(123)
for i in iterable_int:
    print(i)

相关问题

代码：img = Image.open("test.png").convert('L') img2 = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS) img_array = np.array(img2)，报错Expected type 'Union[ndarray, Iterable, int, float]', got 'Image' instead，如何解决？

您可以尝试将Image类型的图像转换为NumPy数组类型，可以使用np.asarray()函数进行转换，代码如下：

img = Image.open("test.png").convert('L')
img2 = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
img_array = np.asarray(img2)

这样就可以将Image类型的图像转换为NumPy数组类型，避免了报错。

代码：img = Image.open("test.png").convert('L') img2 = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS) img_array = np.array(img2)，在软件pytorch报错Expected type 'Union[ndarray, Iterable, int, float]', got 'Image' instead，如何解决报错？或给出替换代码

您好！对于您的问题，您可以将代码修改为以下形式：

img = Image.open("test.png").convert('L')
img2 = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
img_array = np.array(img2)

# 将 Image 对象转换为 ndarray 对象
img_array = np.asarray(img_array)

这段代码将 Image 对象转换为 ndarray 对象，以避免您在使用 PyTorch 时遇到的错误。希望能对您有所帮助！