array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'dict'

这个错误通常是因为你将一个字典对象传递给了 `numpy.asarray()` 函数。这个函数需要的参数是一个数组或序列类型的对象，而不是一个字典。

如果你想将一个字典转换为数组，你可以使用 `numpy.array()` 函数，它可以接受字典作为输入。

下面是一个例子：

import numpy as np

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# 将字典转换为数组
my_array = np.array(list(my_dict.values()))

print(my_array)

输出：

[1 2 3]

在这个例子中，我们首先将字典的值作为列表传递给了 `np.array()` 函数，然后将结果赋值给了 `my_array` 变量。

相关问题

y = np.array(y, dtype="int") TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'

这个错误是由于`y`中存在`None`值，而在将`y`转换为`int`类型的`numpy`数组时，`None`值无法转换为整数类型，导致抛出`TypeError`异常。

你可以使用`numpy`中的`nan_to_num`函数将`None`值替换为指定的数值，以避免该错误。例如，你可以将代码修改为：

import numpy as np

...

# 将None值替换为-1
y = np.nan_to_num(y, nan=-1)
# 将y转换为整数类型的numpy数组
y = np.array(y, dtype="int")

这样，如果`y`中存在`None`值，则会将其替换为`-1`，然后再将`y`转换为整数类型的`numpy`数组，避免了抛出`TypeError`异常。

TypeError: argument of type 'numpy.dtype[object_]' is not iterable

这个错误通常是因为你试图迭代一个 Numpy 数组的 dtype 对象，而 dtype 对象是不可迭代的。请检查你的代码，确保你正在尝试迭代数组本身，而不是 dtype 对象。以下是一个例子，将 Numpy 数组转换为列表：

import numpy as np

# 创建一个 Numpy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 错误的写法，尝试迭代 dtype 对象
for item in arr.dtype:
    print(item)

# 正确的写法，将数组转换为列表后迭代
for item in arr.tolist():
    print(item)

在上面的例子中，我们首先创建了一个 Numpy 数组 `arr`，然后尝试迭代 `arr.dtype`，导致了 TypeError。我们通过将数组转换为列表来解决这个问题，并通过 `tolist()` 方法将数组转换为列表，然后迭代列表中的元素。