这段代码c = [] for p in range(len(patient_sequence)): for i in range(numpatient): c.append(fixedcost +perovertimecost*((sum(y[p][i] * mean_normal)+80 -optime) +abs(sum(y[p][i] * mean_normal)+80 -optime))/2) print('c',c)报错TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable应该怎么修改

这个错误是因为你在计算 `sum(y[p][i] * mean_normal)` 时，其中 `y[p][i]` 和 `mean_normal` 的类型是 `numpy.float64`，而 `numpy.float64` 对象不能被迭代。为了解决这个问题，你需要使用适当的方法来计算这些值。

假设 `y` 和 `mean_normal` 都是 NumPy 数组，你可以使用 NumPy 提供的方法进行元素级别的计算。修复后的代码如下所示：

import numpy as np

c = []
for p in range(len(patient_sequence)):
    for i in range(numpatient):        
        temp_c = fixedcost + perovertimecost * ((np.sum(y[p][i] * mean_normal) + 80 - optime)
                                    + np.abs(np.sum(y[p][i] * mean_normal) + 80 - optime)) / 2
        c.append(temp_c)
print('c', c)

在这个修复版本中，我引入了 `import numpy as np` 语句来导入 NumPy 库，并使用 `np.sum()` 和 `np.abs()` 方法来计算求和和绝对值。请确保在运行代码之前，`patient_sequence`、`numpatient`、`y`、`mean_normal` 这些变量都已经定义和初始化，并且引入了正确的 NumPy 库。