FutureWarning: In the future `np.bool` will be defined as the corresponding NumPy scalar.

时间: 2023-12-10 09:19:52 浏览: 1055
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python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

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这个警告是因为在将来的NumPy版本中，`np.bool`将被定义为相应的NumPy标量类型，而不是当前的Python内置布尔类型。这个警告是为了提醒你在代码中使用正确的数据类型。如果你想消除这个警告，可以使用`bool`代替`np.bool`，因为它是Python内置的布尔类型。或者，你也可以使用`np.bool_`来代替`np.bool`，因为它是当前的标量类型。
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import numpy as np # 创建一个一维数组 arr1d = np.array([1, 2, 3, 4]) # 创建一个二维数组 arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 二、数组属性 Numpy数组有多个内置属性，如shape、size和dtype，分别...

FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. ('status', np.bool),

这个警告信息的意思是，在未来的 NumPy 版本中，np.bool 的行为会发生改变，将被定义为与相应的 NumPy 标量一致。这是因为在 NumPy 1.20.0 版本中，np.bool_ 已经被定义为与 Python 内置类型 bool 相同，因此 ...

D:\an\lib\site-packages\pandas\_testing.py:24: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar.

这个警告是因为在未来版本的 numpy 中，np.bool 将被重新定义为与对应的 NumPy 标量相同。建议您将代码中的 np.bool 替换为 bool 来避免这个警告。如果您使用的是 pandas，您也可以尝试升级 pandas 至...

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\_testing.py:24: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. import pandas._libs.testing as _testing C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\_testing.py:24: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. import pandas._libs.testing as _testing

这个错误是因为你在代码中使用了np.bool，而在最新的NumPy版本中，np.bool已经被弃用了。为了解决这个问题，你可以直接使用bool来替代np.bool。这样做不会改变任何行为，而且是安全的。如果你确实需要使用...

DeprecationWarning: np.bool8 is a deprecated alias for np.bool_. (Deprecated NumPy 1.24)

这个warning的意思是：在NumPy 1.24中，np.bool8这个别名已经被弃用，应该使用np.bool_代替。这个warning出现的原因是因为在未来的NumPy版本中，np.bool8可能会被完全删除，所以建议现在就开始修改代码。你...

06/06/2023-16:31:47] [TRT] [I] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB) /home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py:166: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. bool: np.bool, Traceback (most recent call last): File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 114, in __call__ model = AutoBackend(model, device=self.device, dnn=self.args.dnn, data=self.args.data, fp16=self.args.half) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 174, in __init__ dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py", line 166, in nptype bool: np.bool, File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 如何修复

这个错误是由于使用了在NumPy 1.20中被废弃的np.bool别名所引起的。可以将np.bool替换为bool来避免这个错误。可以在代码中查找np.bool并将其替换为bool。如果你确实需要使用NumPy的布尔类型，可以使用np....

if np.issubdtype(is_numeric.dtypes, np.number): AttributeError: 'numpy.bool_' object has no attribute 'dtypes'怎么修改

np.issubdtype函数是用来判断一个数据类型是否属于另一个数据类型的子类型，而不是用来判断一组数据是否全部为数字的。正确的判断方式应该是使用pd.to_numeric函数将数据转换为数字类型，并检查转换后的结果是否...

module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

在 NumPy 1.20 版本中，np.bool 这个别名已经被废弃了，现在应该直接使用内置的 bool 类型。如果你确实需要使用 NumPy 的布尔类型，应该使用 np.bool_。你可以根据警告信息中的建议来修改代码，以避免出现这个...

numpy.bool和numpy.bool_的区别

在NumPy中，numpy.bool和numpy.bool_都是用于表示布尔值的数据类型。它们之间的区别在于： 1. numpy.bool是NumPy中的标准布尔类型，它是一个固定大小的布尔类型，占用一个字节的内存空间。它只能表示True或...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[37], line 36 34 #%% 35 Pano_len = len(Pano_set_org) ---> 36 path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len]).astype(np.bool) 37 for ind in list(Pano_set_org): 38 match_all_pd_start = match_all_pd_current[match_all_pd_current.pic_id1 == ind] File C:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

这个错误是因为你使用了已经被弃用的np.bool...path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len]).astype(np.bool) 改为： path_mat = np.zeros([Pano_len,Pano_len], dtype=bool) 这样就可以避免这个错误了。

futurewarning: input image dtype is bool. interpolation is not defined with bool data type. please set order to 0 or explicitely cast input image to another data type. starting from version 0.19 a valueerror will be raised instead of this warning. order = _validate_interpolation_order(image.dtype, order)

这是一个FutureWarning警告，提示输入图像的数据类型是bool型，而插值（interpolation）算法不支持bool型数据。建议将插值算法的order参数设置为0或者显式地将图像数据类型转换为其他可识别的数据类型。从0.19版本...

AttributeError: 'numpy.bool_' object has no attribute 'startswith'

AttributeError: 'numpy.bool_' object has no attribute 'startswith'是一个错误提示，意味着在使用numpy库时，尝试对一个numpy.bool_类型的对象使用startswith方法，但是numpy.bool_类型没有该方法。 numpy.bool_...

TypeError: 'numpy.bool_' object is not iterable

当遇到TypeError: 'numpy.bool_' object is not iterable错误时，这意味着你在尝试将一个布尔类型的 numpy 对象（比如 True 或 False）当作序列（iterable）处理，而 numpy 的 bool 类型不是一个可以迭代的对象。...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 4 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 ----> 5 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 6 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True 7 cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 File c:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\numpy\__init__.py:305, in __getattr__(attr) 300 warnings.warn( 301 f"In the future np.{attr} will be defined as the " 302 "corresponding NumPy scalar.", FutureWarning, stacklevel=2) 304 if attr in __former_attrs__: --> 305 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 307 # Importing Tester requires importing all of UnitTest which is not a 308 # cheap import Since it is mainly used in test suits, we lazy import it 309 # here to save on the order of 10 ms of import time for most users 310 # 311 # The previous way Tester was imported also had a side effect of adding 312 # the full numpy.testing namespace 313 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations出现的问题

这个错误出现在使用 ...在新版本的 NumPy 中，np.bool 已经被弃用，需要使用 bool 关键字代替。因此，你需要将代码中的 np.bool 替换为 bool。如果你需要使用 NumPy 的布尔型数据类型，应该使用 np.bool_。

TypeError: 'numpy.bool_' object is not callable

引用[1]:出现该错误的原因是因为在代码中将一个numpy.bool_对象当作函数进行调用，而numpy.bool_对象是不可调用的。通常情况下，这种错误可能是由于变量名与函数名冲突导致的。请检查代码中是否有将变量名与函数名...

numpy.bool_

numpy.bool_是NumPy库中的一个数据类型，用于表示布尔值。它是numpy.bool_类的实例，可以用来存储True和False两个值中的一个。 该数据类型是固定大小的，占用1个字节的内存空间，可以节省内存开销。在数据处理和...

TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

你可以使用 np.dtype() 函数来检查 numpy 数组的数据类型，并使用 astype() 函数来转换数据类型。例如，可以使用以下代码将 numpy.ndarray 转换为 float64 数据类型： import numpy as np # 创建包含不同数据...

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