TypeError: argument of type 'numpy.dtype[object_]' is not iterable

这个错误通常是因为你试图迭代一个 Numpy 数组的 dtype 对象，而 dtype 对象是不可迭代的。请检查你的代码，确保你正在尝试迭代数组本身，而不是 dtype 对象。以下是一个例子，将 Numpy 数组转换为列表：

import numpy as np

# 创建一个 Numpy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 错误的写法，尝试迭代 dtype 对象
for item in arr.dtype:
    print(item)

# 正确的写法，将数组转换为列表后迭代
for item in arr.tolist():
    print(item)

在上面的例子中，我们首先创建了一个 Numpy 数组 `arr`，然后尝试迭代 `arr.dtype`，导致了 TypeError。我们通过将数组转换为列表来解决这个问题，并通过 `tolist()` 方法将数组转换为列表，然后迭代列表中的元素。

相关问题

TypeError: argument of type 'numpy.int64' is not iterable

这个错误通常会出现在使用NumPy中的某些函数时，因为该函数需要一个可迭代的对象作为输入参数，但输入了一个整数或其他不可迭代的对象。

可能的解决方案：

1. 检查代码中使用的所有NumPy函数，并确保传递给它们的参数是可迭代的对象。
2. 如果输入参数是整数，可以将其转换为列表或数组，以便可以进行迭代。例如，可以使用`[number]`将整数转换为包含该整数的列表。
3. 如果您不确定哪个函数导致了错误，请逐步调试代码并打印变量以查找问题。

TypeError: argument of type 'numpy.float64' is not iterable

This error occurs when you try to iterate over a numpy float64 object, which is not iterable.

For example, the following code will raise this error:

import numpy as np

x = np.float64(3.14)
for i in x:
    print(i)

To fix this error, you need to convert the numpy float64 object to an iterable object such as a list or an array.

For example:

import numpy as np

x = np.float64(3.14)
lst = [x]    # Convert x to a list
for i in lst:
    print(i)

Alternatively, you may want to check your code and make sure that you are not accidentally trying to iterate over a numpy float64 object when you meant to iterate over a list or an array.