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.

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在使用某些函数或方法时，传递给它的参数不是支持的数据类型，而是一个 `numpy` 数组，而这个数组的数据类型是 `numpy.object_`，并不在支持的数据类型列表中。

解决这个问题的方法是，将数组中的数据类型转换为支持的类型之一，例如使用 `astype()` 方法将其转换为 `float64`、`int64`、`bool` 等支持的类型。另外，也要检查一下代码中是否有其他问题导致传递了错误的数据类型。

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。