y = np.zeros(len(x))出现了object of type 'numpy.float64' has no len()怎么解决

这个错误通常是由于你的x不是一个可以迭代的对象，或者是因为你的x是一个单个的浮点数而不是一个数组。

你可以尝试以下几个解决方案：

1. 确保x是一个数组。你可以使用np.array()函数将x转换为数组。

2. 确保x是一个可以迭代的对象，比如列表或元组。

3. 如果你已经确定x是一个数组，那么可能是因为你在定义y时使用了错误的类型。你可以尝试使用np.zeros_like(x)来创建一个与x相同类型和形状的全零数组。

例如：

import numpy as np

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = np.zeros(len(x))
print(y)

输出：

[0. 0. 0. 0. 0.]

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这是函数def Read_Data(path, type): path = path+type X_data = pd.read_csv(path + "/Signals/X_"+type+".txt", header=None).values Y_data = pd.read_csv(path + "/Signals/Y_"+type+".txt", header=None).values X_test = np.zeros((len(X_data), 600)) Y_test = np.zeros((len(Y_data), 600)) label = pd.read_csv(path + "/label_"+type+".csv", header=None).values for i in range(1, len(X_test)): temp = np.array(X_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) X_test[i, :] = temp[0:] temp = np.array(Y_data[i, 0].split(" "), dtype=np.float32) Y_test[i, :] = temp[0:] n_step = 600 n_channel = 2 data = np.zeros((len(X_test), n_step, n_channel)) for i in range(len(X_test)): data[i, :, 0] = X_test[i, :n_step] data[i, :, 1] = Y_test[i, :n_step] data = standardize(data) data = Normalize(data) data = torch.from_numpy(data).to(device).float() label = torch.from_numpy(label).to(device) return data, label

这是一个 Python 函数，用于读取数据并进行标准化和归一化处理。它需要传入两个参数：路径和类型。函数会读取指定路径下的 X 和 Y 信号数据以及标签数据，并将它们合并成一个三维数组。最后，函数会将数据转换为 PyTorch 张量并返回。

temp = np.zeros(class_count,dtype=np.float32)

This code initializes a numpy array named "temp" with all elements set to 0, and with a data type of 32-bit float. The length of the array is determined by the variable "class_count", which presumably represents the number of classes in a classification problem.