TypeError: Singleton array array(0, dtype=int64) cannot be considered a valid collection.

这个错误通常出现在使用 NumPy 库时，尝试将一个单一元素的 NumPy 数组作为参数传递给需要接受集合（如列表或元组）的函数时。

例如，下面的代码会引发这个错误：

import numpy as np

arr = np.array([0])
print(sum(arr))  # 报错：TypeError: Singleton array array(0, dtype=int64) cannot be considered a valid collection.

这是因为 `sum()` 函数期望接收一个集合，但是传递给它的是一个单一元素的数组。

要解决这个问题，需要将该数组转换为一个包含单个元素的列表或元组，例如：

import numpy as np

arr = np.array([0])
print(sum([arr]))  # 输出 0

这里我们将数组 `[0]` 包装成了一个列表，然后将该列表传递给了 `sum()` 函数。这样就不会再报错了。

相关问题

raise TypeError( TypeError: Singleton array array(1, dtype=int64) cannot be considered a valid collection.

这个错误通常是由于将单个数组传递给期望收集的函数或方法而导致的。收集函数期望一个可迭代的对象，例如列表、元组或集合。如果您尝试将单个数组传递给这些函数，Python 将引发此 TypeError。

要解决这个问题，您可以将单个数组包装成列表或元组，或者使用numpy.squeeze()函数从数组中删除尺寸为1的维度，使其成为一维数组。例如，将单个数组传递给list()函数可以将其转换为包含单个元素的列表：

arr = np.array([1])
lst = list(arr)

或者，您可以使用numpy.squeeze()函数将数组转换为一维数组：

arr = np.array([1])
arr = np.squeeze(arr)

# 数据预处理 scaler = StandardScaler() data = scaler.fit_transform(data_trainnn) label = np.squeeze(label_trainnn)报错raise TypeError( TypeError: Singleton array array({'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: PCWIN64, Created on: \xd6\xdc\xb6\xfe 5\xd4\xc2 9 00:55:30 2023', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'None': MatlabOpaque([(b'label', b'MCOS', b'categorical', array([[3707764736], [ 2], [ 1], [ 1], [ 1], [ 1]], dtype=uint32)) ], dtype=[('s0', 'O'), ('s1', 'O'), ('s2', 'O'), ('arr', 'O')]), '__function_workspace__': array([[ 0, 1, 73, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}, dtype=object) cannot be considered a valid collection.

这个错误提示看起来是由于你的 label 数据格式不正确导致的。可以尝试把 label_trainnn 的类型转换为 np.ndarray，并且去掉其中的 singleton 维度，即：

label = np.squeeze(np.array(label_trainnn))

然后再进行数据预处理即可。如果还有问题，请提供更多的代码和数据信息，方便定位问题。