ERROR ID计算失败,因为:ufunc 'true_divide' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
时间: 2023-05-20 19:05:57 浏览: 894
这个错误是因为输入的数据类型不支持 true_divide 函数,而且输入的数据类型也无法安全地强制转换为任何支持的数据类型,所以导致计算失败。您需要检查输入数据的类型是否正确,并尝试使用其他函数或方法来解决这个问题。
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TypeError: ufunc 'divide' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
这个错误通常是因为在使用numpy的除法运算时,输入的数据类型不支持除法运算,或者两个数的数据类型不匹配。可以尝试将输入的数据类型转换为支持除法运算的类型,或者使用其他的除法运算方法。例如,可以使用Python的原生除法运算符“/”来代替numpy的除法运算符“/”。如果您需要更具体的帮助,请提供更多的上下文信息,这样我才能更好地帮助您解决问题。
TypeError: ufunc 'floor_divide' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
这个错误通常是由于 `//` 操作符的两个操作数类型不兼容所引起的。在本例中,`k` 和 `mu` 可能具有不同的数据类型,或者 `x` 中的某些元素具有不同的数据类型。因此,当 `//` 操作符应用于这些操作数时,它会引发“ufunc 'floor_divide' not supported for the input types”错误。为了解决这个问题,你需要确保所有的操作数具有相同的数据类型,或者将它们强制转换为相同的数据类型,以便使 `//` 操作符能够正常工作。你可以尝试使用 `int()` 函数将 `k` 和 `mu` 转换为整数类型,或者使用 `astype()` 方法将 `x` 中的元素转换为整数类型。另外,你可以尝试使用 `np.floor_divide()` 函数代替 `//` 操作符,因为 `np.floor_divide()` 函数可以处理不同类型的操作数。例如,你可以按照以下方式修改 `calculate_C` 函数:
```python
import numpy as np
def calculate_C(k, mu, x):
numerator = 80 * 200 / k
denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x])
c = numerator + denominator
return c
```
这里,使用 `np.floor()` 函数来取 `x` 中元素的整数部分,以确保 `//` 操作符的两个操作数类型相同。然后,使用 `np.sum()` 函数来计算列表中所有元素的总和。最后,你需要导入 NumPy 库来使用 `np.floor()` 和 `np.sum()` 函数。在循环中调用 `calculate_C` 函数时,传递 `mean` 和 `df` 作为参数即可。