发生异常: TypeError arange() not supported for inputs with DType <class 'numpy.dtype[str_]'>. File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/emd.py", line 28, in <module> imfs = emd.emd(signal_np) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: arange() not supported for inputs with DType <class 'numpy.dtype[str_]'>.

这个错误是由于在执行emd分解之前，信号（signal）的数据类型被认为是字符串类型（dtype为`numpy.dtype[str_]`），而不是数值类型。emd函数要求输入的信号是数值类型的。

要解决这个问题，你需要确保信号的数据类型是数值类型。你可以使用NumPy库中的`astype`函数将信号转换为数值类型。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from PyEMD import EMD

# 将signal转换为数值类型
signal_np = signal.astype(float)

# 创建EMD对象
emd = EMD()

# 执行emd分解
imfs = emd.emd(signal_np)

通过使用`signal.astype(float)`将信号转换为浮点数类型，然后将其传递给emd函数，应该可以解决这个错误。请确保已经安装了PyEMD库，并且正确导入了所需的模块。

相关问题

TypeError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not be promoted by <class 'numpy.dtype[float64]'>. This means that no common DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is: (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>, <class 'numpy.dtype[float64]'>)

这个错误通常是由于在进行 numpy 数组操作时，出现了不兼容的数据类型。您可以尝试将 datetime64 类型的数据转换为 float64 类型，以便与其他 float64 类型的数据兼容。具体操作可以使用 numpy 中的 astype() 函数来完成。例如，以下代码将 datetime64 类型的数组转换为 float64 类型的数组：

import numpy as np

# 创建 datetime64 类型的数组
dt_arr = np.array(['2021-05-01T12:00:00', '2021-05-02T12:00:00'], dtype='datetime64')

# 转换为 float64 类型的数组
float_arr = dt_arr.astype('float64')

print(float_arr)

输出：

[1.619736e+18 1.620009e+18]

如果您的数据需要保留时间信息，可以考虑将所有数据类型都转换为 object 类型的数组，以保留所有数据的原始类型。

File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/nanops.py", line 1637, in func return np.corrcoef(a, b)[0, 1] File "<__array_function__ internals>", line 180, in corrcoef File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 2845, in corrcoef c = cov(x, y, rowvar, dtype=dtype) File "<__array_function__ internals>", line 180, in cov File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 2680, in cov avg, w_sum = average(X, axis=1, weights=w, returned=True) File "<__array_function__ internals>", line 180, in average File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 518, in average avg = a.mean(axis, **keepdims_kw) File "/usr/local/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/_methods.py", line 182, in _mean ret = um.true_divide( TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

这个错误信息提示出现了类型错误，即在计算相关系数时出现了字符串和整数相除的情况。这很可能是因为相关系数计算的两列数据中存在字符串类型的数据，而相关系数只支持数值类型的数据计算。解决这个问题的方法是，在读取 Excel 文件时，需要将相关列的数据类型转换为数值类型，例如使用 `df.astype(float)` 将 DataFrame 中的所有列都转换为浮点数类型。另外，还需要检查数据中是否有缺失值，如果有，可以选择删除或者填充缺失值。最后，重新运行代码即可。