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[int32]'>.

这个错误通常是由于在numpy数组中使用了不兼容的数据类型导致的。具体来说，它表示尝试在两种不同的数据类型之间进行不兼容的操作。

在这种情况下，你的代码可能在尝试将一个datetime64类型的numpy数组与一个int32类型的numpy数组进行操作，而这两种类型是不兼容的。你需要确保你的代码中使用的所有numpy数组都是相同的数据类型。

你可以尝试使用numpy的astype()函数将一个数组转换为另一个数据类型，例如：

import numpy as np

# 创建一个datetime64类型的numpy数组
dates = np.array(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], dtype='datetime64')

# 创建一个int32类型的numpy数组
values = np.array([1, 2, 3], dtype='int32')

# 将int32类型的numpy数组转换为float64类型
values = values.astype('float64')

# 进行一些操作，例如相加
result = dates + values

在这个例子中，我们首先创建了一个datetime64类型的numpy数组和一个int32类型的numpy数组。然后，我们使用astype()函数将int32类型的数组转换为float64类型。最后，我们对这两个数组进行了操作，并将结果存储在一个新的numpy数组中。

请注意，astype()函数会返回一个新的数组，而不是修改原始的数组。因此，在进行数据类型转换时，请确保将结果分配给一个新的变量。

raise TypeError(f"dtype '{dtype}' not understood") TypeError: dtype '<class 'numpy.ndarray'>' not understood

如果出现了`TypeError: dtype '<class 'numpy.ndarray'>' not understood`的错误，那么说明在`read_csv()`函数中指定的`dtype`参数中，有一个或多个列的数据类型被设置为了NumPy数组类型`numpy.ndarray`，而`read_csv()`函数不支持将列的数据类型设置为数组类型。

为了解决这个问题，可以考虑使用Pandas的`converters`参数来对单独的列进行类型转换。例如，如果要将第三列设置为数组类型，可以按照以下方式进行转换：

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义数据类型
dtypes = {'col1': np.int32, 'col2': np.float64}

# 定义转换函数
def str_to_array(x):
    return np.array(x.split(','))

# 读取csv文件，并按照指定数据类型和转换函数进行解析
data = pd.read_csv('data.csv', dtype=dtypes, converters={'col3': str_to_array})

# 打印结果
print(data)

在这个例子中，我们将第三列的数据类型设置为字符串类型，然后定义了一个转换函数`str_to_array()`，它可以将逗号分隔的字符串转换为NumPy数组类型。然后，我们使用`read_csv()`函数并将`dtype`参数设置为`dtypes`，将`converters`参数设置为`{'col3': str_to_array}`，来读取csv文件并按照指定的数据类型和转换函数进行解析。最后，我们打印读取的数据。

需要注意的是，转换函数`str_to_array()`的实现可以根据实际需求进行修改，例如可以按照其他分隔符进行分割，或者根据字符串中的内容来确定数组的形状。