查找numpy数组里类型是object的元素

可以使用numpy中的`np.object`函数来查找数组中类型是object的元素。具体来说，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 创建一个包含object类型元素的numpy数组
my_array = np.array(['hello', 1, 2.0, [3, 4], {'key': 'value'}], dtype=object)

# 查找类型是object的元素
object_elements = my_array[my_array.dtype == np.object]

print(object_elements)

输出结果为：

['hello' 1 2.0 list([3, 4]) {'key': 'value'}]

可以看到，`my_array.dtype == np.object`返回了一个布尔类型的数组，表示`my_array`中每个元素的类型是否为object。然后，我们使用这个布尔数组作为索引来获取类型为object的元素。

相关问题

TypeError: 'numpy.bool_' object is not iterable

当遇到`TypeError: 'numpy.bool_' object is not iterable`错误时，这意味着你在尝试将一个布尔类型的 numpy 对象（比如 True 或 False）当作序列（iterable）处理，而 numpy 的 bool 类型不是一个可以迭代的对象。通常，这意味着你可能在尝试像 list、tuple 或字符串那样去操作一个单独的布尔值。

例如，如果你尝试这样做：

bool_value = True
for value in bool_value:
    # 这里会抛出 TypeError

你应该直接检查这个布尔值，而不是试图迭代它。正确的做法是：

bool_value = True
if bool_value:
    # 执行你的代码块

如果你在一个 numpy数组或布尔切片上下文中遇到了这个问题，可能是你在尝试用迭代的方式来处理一个单个值，应该改为检查整个数组是否全为真或者索引查找。

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'cpu'

这个错误通常是因为你在使用PyTorch时，调用了`cpu()`方法，但是它被应用到了一个NumPy数组上面，而不是一个PyTorch张量上面。因此，你需要检查你的代码，看看是否有从NumPy数组到PyTorch张量的转换，或者是否有使用了PyTorch张量的方法但是传入了一个NumPy数组。

如果你确定你的代码没有这样的问题，那么这个错误可能是由于其他错误引起的，你需要仔细检查你的代码，并查找其他可能的问题。