y = np.array(y, dtype="int") TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'NoneType'
时间: 2023-10-24 16:05:41 浏览: 38
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:
```python
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。
相关问题
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:
```python
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。
data = np.array(data, dtype=np.float32)报错setting an array element with a sequence
这个错误通常是因为 `data` 中的某个元素不是标量值,而是一个序列(如列表、元组等)。在使用 `np.array()` 函数时,需要确保传入的数据是一个标量值的集合。
你可以通过检查 `data` 中每个元素的类型,找到导致错误的元素,并将其转换为标量值。比如,如果 `data` 是一个包含列表的列表,你可以使用以下代码将其转换为包含 NumPy 数组的列表:
```python
data = [np.array(row, dtype=np.float32) for row in data]
```
这将遍历 `data` 中的每个列表,将其转换为 NumPy 数组,并将结果存储在一个新列表中。然后,你可以在将 `data` 传递给 `np.array()` 函数之前,检查新列表中的每个数组,以确保没有包含序列元素。