can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. the only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.
时间: 2023-05-02 18:04:22 浏览: 59
无法将类型为numpy.uint16的np.ndarray转换。支持的类型只有:float64、float32、float16、complex64、complex128、int64、int32、int16、int8、uint8和bool。
相关问题
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.
这个错误通常是因为你尝试将一个 numpy.ndarray 包含了不支持的数据类型,如 numpy.object_ 类型的数据。在处理数据时,你需要确保所有数据都是支持的数据类型。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
# 创建包含不同数据类型的 numpy 数组
arr = np.array([1, 2, "3", 4.5], dtype=np.object_)
# 检查数据类型
print(arr.dtype)
# 将数组转换为 float64 数据类型
arr = arr.astype(np.float64)
# 检查数据类型
print(arr.dtype)
```
请注意,这个例子中,将包含字符串的 numpy.ndarray 转换为 float64 数据类型时,字符串 “3” 会被转换为 NaN。因此,在转换数据类型时,需要确保数据的一致性并处理缺失值。
can't convert np.ndarray of type numpy.str_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.解决办法
这个错误通常是由于尝试将一个类型为 `numpy.str_` 类型的数组转换为不支持该类型的数组类型,例如 `float64` 或 `int32`。要解决这个问题,可以尝试以下几种方法:
1. 将 `numpy.str_` 类型的数组转换为支持该类型的数组类型。例如,可以使用 `astype()` 方法将数组的类型转换为 `numpy.unicode_` 类型,然后再转换为其他支持的类型。例如:
```
import numpy as np
arr = np.array(['1', '2', '3'], dtype=np.str_)
arr = arr.astype(np.unicode_)
arr = arr.astype(np.int32)
```
2. 检查输入数据的格式和类型。如果输入数据的格式和类型不正确,可以考虑对其进行预处理或转换,以确保其与所使用的函数或模型兼容。
3. 如果使用的是 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架,可以考虑使用框架内置的函数或类来读取和处理数据。这些函数和类通常具有对输入数据类型和格式的严格要求,可以避免出现类型转换错误。
希望这些方法能够帮助您解决问题。