can only concatenate str (not "numpy.int32") to str

时间: 2023-09-23 11:05:49 浏览: 193
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解决Python 异常TypeError: cannot concatenate str and int objects

star3星 · 编辑精心推荐
回答: "can only concatenate str (not "numpy.int32") to str" 这个错误意味着你不能将一个numpy.int32类型的整数值与字符串连接起来。在Python中，使用加号运算符来连接字符串时，只能连接字符串类型的值。如果你尝试连接一个numpy.int32类型的整数值和一个字符串，就会出现这个错误。为了解决这个问题，你可以使用str()函数将整数值转换为字符串，然后再进行连接操作。例如，可以使用str()函数将numpy.int32类型的整数值转换为字符串，然后再与其他字符串进行连接。
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TypeError: can only concatenate str (not "numpy.int32") to str

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上面的代码为什么会报错TypeError: can only concatenate str (not "numpy.int32") to str

可以使用 str() 函数将整数转换为字符串。 例如，将整数 x 和字符串 s 进行拼接操作： x = 10 s = "The value of x is: " print(s + str(x)) 输出结果为： The value of x is: 10

can only concatenate str (not "numpy.int64") to str

这个错误提示是因为你在将一个字符串和一个numpy.int64类型的变量拼接时出现了问题。在Python中，字符串只能和字符...例如，如果你想将一个numpy.int64类型的变量a转换成字符串，可以使用str(a)将其转换成字符串类型。

TypeError: can only concatenate str (not "numpy.int64") to str

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怎么解决can only concatenate str (not "numpy.int64") to str

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str() argument 2 must be str, not numpy.int32

This error occurs when you try to concatenate a string with an integer using the str() function. The argument passed to the function must be a string, but in this case, it is a numpy.int32 integer. ...

np.log(df + 1)报错TypeError: can only concatenate str (not "int") to str怎么解决

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can only concatenate list (not "int") to list

- *2* [numpy 给list每一个元素加上相同的元素，报错：TypeError: can only concatenate list (not "int") ...](https://blog.csdn.net/Treasureashes/article/details/103637874)[target="_blank" data-report-...

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py", line 30, in <module> Y = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\integrate\_quadrature.py", line 392, in cumtrapz return cumulative_trapezoid(y, x=x, dx=dx, axis=axis, initial=initial) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\integrate\_quadrature.py", line 474, in cumulative_trapezoid res = np.cumsum(d * (y[slice1] + y[slice2]) / 2.0, axis=axis) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

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1. 引入必要的库：pdb、os、numpy、cv2和argparse。 2. 使用argparse来解析命令行参数，包括输入目录和输出目录等。 3. 遍历输入目录中的所有文件夹，并获取每个文件夹中的图像列表。 4. 根据命令行参数，选择要...

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。...

import cv2 import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(image): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(image) return hog_features # 加载训练数据集 train_data = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128"] train_labels = [r"I:\18Breakageratecalculation\SVM run\detection_cut\whole\train128\labels.txt"] num_samples = 681 for i in range(num_samples): img = cv2.imread(str(i).zfill(3)+'.jpg') hog_features = get_hog_features(image) hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) color_hist = cv2.calcHist([hsv_image], [0, 1], None, [180, 256], [0, 180, 0, 256]) color_features = cv2.normalize(color_hist, color_hist).flatten() train_data.append(hog_features) train_labels.append(labels[i]) # 训练SVM模型 svm = cv2.ml.SVM_create() svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) svm.train(np.array(train_data), cv2.ml.ROW_SAMPLE, np.array(train_labels)) # 对测试图像进行分类 test_image = cv2.imread('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\maskslic2_roi.png', 0) test_features = get_hog_features(test_image) result = svm.predict(test_features.reshape(1,-1)) # 显示分割结果 result_image = np.zeros(test_image.shape, np.uint8) for i in range(test_image.shape[0]): for j in range(test_image.shape[1]): if result[i,j] == 1: result_image[i,j] = 255 cv2.imshow('I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\split\result2\Result.png', result_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

import numpy as np import os # 提取图像的HOG特征 def get_hog_features(img): hog = cv2.HOGDescriptor() hog_features = hog.compute(img) return hog_features.flatten() # 加载训练数据集 train_folder =...

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