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.str_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

这个错误通常表示你正在尝试使用不支持的数据类型进行操作。具体来说，这个错误通常出现在使用NumPy数组时，其中包含了不支持的数据类型。NumPy只支持一些特定的数据类型，如`float64`、`int64`、`bool`等，如果数组中包含其他类型的数据，就会出现这个错误。

解决这个问题的方法通常是将数组中的数据类型转换成NumPy支持的类型。你可以使用`astype()`方法将数组中的数据类型转换成支持的类型。例如，以下代码将一个包含字符串类型数据的数组转换成了`float64`类型：

import numpy as np

# 创建一个包含字符串类型数据的数组
my_array = np.array(['1.2', '2.3', '3.4'])

# 将数据类型转换成float64
my_array = my_array.astype('float64')

这个代码片段中，我们首先创建了一个包含字符串类型数据的NumPy数组`my_array`，然后使用`astype()`方法将其转换成了`float64`类型。

如果你无法确定NumPy数组中包含的数据类型，你可以使用`dtype`属性查看数据类型。例如：

import numpy as np

# 创建一个包含不同类型数据的数组
my_array = np.array([1, 2.0, '3', True])

# 查看数据类型
print(my_array.dtype)

这个代码片段中，我们创建了一个包含不同类型数据的NumPy数组`my_array`，然后使用`dtype`属性查看了数据类型。输出结果为`<U32`，表示数据类型是Unicode字符串。接下来，我们可以使用`astype()`方法将数据类型转换成其他支持的类型。

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。