TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_.

这错误通常出现在尝试将numpy数组中的对象转换为其他数据类型时。解决方法通常是确保numpy数组中的所有元素都具有相同的数据类型。你可以尝试使用numpy中的astype()方法将数组中的对象转换为其他数据类型。例如，如果你想将数组中的对象转换为字符串类型，可以使用以下代码：

new_array = old_array.astype(str)

如果问题仍然存在，可能需要检查数组中的每个元素，以确定它们都具有相同的数据类型。

相关问题

torch.from_numpy(target) TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. 怎么解决

这个错误通常是因为“target”数组包含非数字或非数值类型的元素。在转换为张量之前，您需要确保数组中所有元素都是数字类型。您可以尝试使用Numpy中的astype()函数将整个数组的类型转换为数字类型，例如：

target = target.astype(np.float32)
tensor_target = torch.from_numpy(target)

如果这个方法没有解决问题，请检查“target”数组中是否存在非数字元素，并尝试将它们从数组中删除。

TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

这个错误通常是因为你尝试将一个 numpy.ndarray 包含了不支持的数据类型，如 numpy.object_ 类型的数据。在处理数据时，你需要确保所有数据都是支持的数据类型。你可以使用 np.dtype() 函数来检查 numpy 数组的数据类型，并使用 astype() 函数来转换数据类型。例如，可以使用以下代码将 numpy.ndarray 转换为 float64 数据类型：

import numpy as np

# 创建包含不同数据类型的 numpy 数组
arr = np.array([1, 2, "3", 4.5], dtype=np.object_)

# 检查数据类型
print(arr.dtype)

# 将数组转换为 float64 数据类型
arr = arr.astype(np.float64)

# 检查数据类型
print(arr.dtype)

请注意，这个例子中，将包含字符串的 numpy.ndarray 转换为 float64 数据类型时，字符串 “3” 会被转换为 NaN。因此，在转换数据类型时，需要确保数据的一致性并处理缺失值。