按你说的改完之后报错：could not convert string to float: '1x1'

这个错误表明在curLine中的某个元素无法被正确解析为浮点数，因为它包含了非数字字符。可能是因为curLine中的某个元素不符合预期的格式。你可以尝试使用try-except语句来捕获异常并处理这种情况，如下所示：
dataList.append([float(num) / 255 if num.isdigit() else 0 for num in curLine[1:]])

这里使用了isdigit()函数来检查字符串是否只包含数字字符。如果字符串只包含数字字符，则将其转换为浮点数；否则，将其设为0。这样可以避免无法解析的字符串导致的错误。请注意，这里假设非数字字符串应该被转换为0，你可以根据实际需求进行修改。
如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和相关代码，以便更好地帮助你调试。

相关问题

python报错：could not convert string to float: 'VARIABLES

这个错误通常意味着你正在尝试将一个字符串转换为浮点数或整数，但该字符串不能被正确转换。
在这种情况下，错误信息中显示的字符串是 "VARIABLES"，这意味着这个字符串是你正在尝试转换的字符串。这个字符串显然不能转换为浮点数或整数，因为它包含字母和空格。
为了解决这个问题，你需要检查你的代码并找出哪个函数或操作试图将 "VARIABLES" 转换为浮点数或整数。可能是你读取文件时的某个操作或数据处理函数中的某个操作。你需要找到这个操作并修改代码，以确保它只尝试将可以转换为浮点数或整数的字符串转换为浮点数或整数。
如果你需要更多帮助，请提供更多上下文和代码示例。

在用python进行聚类分析时报错：could not convert string to float:

这个错误通常是因为你在使用聚类算法时，将非数值类型的数据作为输入。聚类算法通常要求输入的数据是数值型的，因为它需要计算距离或相似度来对数据进行分组。
你需要先将非数值类型的数据进行处理，可以尝试以下方法：

删除非数值类型的特征：如果某些特征无法转换为数值类型，可以考虑删除这些特征，或者将它们转换为数值类型。

将非数值类型的特征编码为数值类型：可以使用独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）等方法将非数值类型的特征转换为数值类型。

对于文本数据，可以使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等技术将文本转换为数值型的特征。

希望这些方法能够帮助你解决问题。