如何解释Python中'bool'类型对象没有'sum'属性这一错误提示？

在Python中，`bool` 类型的对象不是一个数值类型，而是表示真 (`True`) 和假 (`False`) 的逻辑值。它并不支持数学运算，特别是`sum()`函数，因为`sum()`是用来求一串数字之和的。如果你尝试对布尔值执行 `sum()`，你会收到这样的错误提示：“TypeError: 'bool' object is not iterable”，这是由于 Python 验证 `sum()` 只能作用于可迭代的序列（如列表、元组或字符串）而非单个布尔值。

例如：

>>> sum(True)  # 这里会抛出 TypeError
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'bool' object is not iterable

要避免这种错误，你应该确保在调用 `sum()` 之前，你有一个包含数值的可迭代对象：

>>> numbers = [True, False, True, False]  # 将布尔值转换为列表
>>> sum(numbers)  # 正确计算列表元素的和，这里结果为 1

相关问题

python对列表中元素bool求和

可以使用`sum()`函数和列表推导式来实现对列表中元素bool求和的操作。示例如下：

my_list = [True, False, True, True, False]
bool_sum = sum([int(i) for i in my_list])
print(bool_sum)  # 输出：3

其中，`[int(i) for i in my_list]`是一个列表推导式，用于将列表中的bool值转换为0或1，`sum()`函数对列表中的所有元素进行求和。由于Python中True和False对应的整数值分别为1和0，所以这种方法可以很方便地实现对列表中元素bool求和的操作。

程序运行提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype'，修改程序img = cv2.imread('1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_bool = img.astype(np.bool) row_sum = np.sum(img_bool, axis=1) plt.plot(row_sum) plt.show()

这个错误通常是由于灰度图像读取失败导致的。请确认一下`1.tiff`文件是否存在，并且是一个有效的灰度图像文件。如果文件存在但仍无法读取，请尝试使用绝对路径来读取文件，例如：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('/path/to/1.tiff', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将二值图像转换为布尔类型
img_bool = img.astype(np.bool)

# 统计每行像素不为零的点的个数
row_sum = np.sum(img_bool, axis=1)

# 绘制图像
plt.plot(row_sum)
plt.show()

在这里，`/path/to/1.tiff`应该替换为`1.tiff`文件的绝对路径。