data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False)

这是一个 pandas.DataFrame 或 pandas.Series 的方法，它将数据转换为 NumPy 数组。

参数：
- dtype：数据类型，可选，默认为 float64。
- na_value：缺失值的表示方式，可选，默认为 np.nan。
- copy：是否复制数据，可选，默认为 False。

返回值：
- 如果是 pandas.DataFrame，则返回一个二维数组。
- 如果是 pandas.Series，则返回一个一维数组。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\azhe.py", line 63, in <module> sns.heatmap(data.corr()) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 10054, in corr mat = data.to_numpy(dtype=float, na_value=np.nan, copy=False) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1838, in to_numpy result = self._mgr.as_array(dtype=dtype, copy=copy, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1732, in as_array arr = self._interleave(dtype=dtype, na_value=na_value) File "C:\Users\14493\Desktop\pythonProject1\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 1794, in _interleave result[rl.indexer] = arr ValueError: could not convert string to float: 'PAYMENT'

这个错误的意思是说在使用`sns.heatmap()`函数时，出现了`ValueError`，原因是无法将字符串类型的数据转换成浮点数类型。这个错误一般出现在数据中存在字符串类型的列，例如，在使用Pandas的`corr()`函数计算数据集的相关性时，如果数据集中有非数值列，就会引发这个错误。

解决方法是将非数值列的数据删除或转换成数值类型（比如将分类数据转换成数值类型）。可以使用`drop()`函数删除非数值列，或者使用`astype()`函数将列中的数据类型转换成数值类型。例如，将`data`中的非数值列删除：

data = data.select_dtypes(include=[np.number])
sns.heatmap(data.corr())

或者使用`astype()`函数将非数值列转换成数值类型：

data['column_name'] = data['column_name'].astype('float')
sns.heatmap(data.corr())

其中，`column_name`是需要转换的列的名称。

上诉代码出现 scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

这个错误意味着 NumPy 无法分配足够的内存来执行该操作。您可以尝试使用更小的输入数据集或增加系统内存来解决此问题。下面是修复后的完整代码：

import numpy as np

def scale(data, dtype=np.float32):
    data = np.asarray(data)
    if data.dtype == dtype:
        return data
    else:
        max_val = np.max(data)
        min_val = np.min(data)
        scaled = (data - min_val) / (max_val - min_val)
        scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False)
        return scaled