Message='list' object cannot be interpreted as an integer Source=E:\1daer\mmxdzy\1\dzy1\dzy1.py StackTrace: File "E:\1daer\mmxdzy\1\dzy1\dzy1.py", line 39, in guess_key1 for i in range(mp): ^^^^^^^^^ File "E:\1daer\mmxdzy\1\dzy1\dzy1.py", line 73, in <module> (Current frame) print(guess_key1(cipher_text, words)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: 'list' object cannot be interpreted as an integer

时间: 2023-07-21 20:33:12 浏览: 40
这个错误通常发生在尝试使用列表作为整数使用的情况下。从错误信息中可以看出,在你的代码中,你尝试将一个列表当作整数使用,导致了这个错误。 具体来说,在`guess_key1()`函数的第39行中,你使用了一个`for`循环,其中的`range()`函数的参数`mp`应该是一个整数类型的值。然而,根据错误信息,`mp`实际上是一个列表类型,因此无法被解释为整数,导致了这个错误。 你需要检查代码中定义`mp`的部分,并确保它确实是一个整数类型的值,而不是一个列表类型。如果你无法解决问题,请在这里提供更多代码和信息,我会尽力帮助你解决问题。
相关问题

TypeError: 'list' object cannot be interpreted as an integer

如果出现 `'list' object cannot be interpreted as an integer` 错误,一般是因为我们将一个列表对象作为了整数进行计算,例如: ```python a = [1, 2, 3, 4, 5] b = a + 1 ``` 这段代码会引发 `'list' object cannot be interpreted as an integer` 错误,因为我们试图将列表 a 与整数 1 相加,而 Python 并不支持将列表与整数相加。 要解决这个问题,我们需要找出代码中将列表作为整数进行计算的位置,并将其改为适当的计算方式。例如,如果我们想将列表中的所有元素加上一个整数,可以使用循环或列表推导式来实现: ```python # 使用循环将列表中的所有元素加上一个整数 a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [] for i in a: b.append(i + 1) print(b) # 使用列表推导式将列表中的所有元素加上一个整数 a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [i + 1 for i in a] print(b) ``` 这两种方法都可以将列表中的所有元素加上一个整数,并将结果存储在一个新的列表中。需要注意的是,在循环或列表推导式中,我们需要对列表中的每个元素进行操作,而不能直接将列表作为整体进行计算。

TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

这个错误通常是由于尝试将浮点数作为整数来使用而引起的。在Python中,整数和浮点数是不同的类型,不能混用。如果需要将浮点数转换为整数,需要使用int()函数或者进行取整操作。 例如,如果出现了类似于以下的代码: ```python import numpy as np a = np.float64(3.14) b = a + 1 c = np.zeros((3, 3)) c[a, b] = 1 ``` 则会出现 "TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer" 的错误。这是因为a和b都是浮点数,不能直接用作矩阵的索引。 解决办法是将a和b转换为整数,例如: ```python import numpy as np a = int(np.float64(3.14)) b = int(a + 1) c = np.zeros((3, 3)) c[a, b] = 1 ``` 或者使用取整函数: ```python import numpy as np a = np.round(np.float64(3.14)).astype(int) b = np.round(a + 1).astype(int) c = np.zeros((3, 3)) c[a, b] = 1 ``` 这样就可以避免浮点数和整数类型的混用,避免出现 "TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer" 的错误。

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