typeerror: value passed to parameter 'shape' has datatype float32 not in list of allowed values: int32, int64

这是一个类型错误，意思是传递给参数“shape”的值的数据类型为float32，而不在允许的值列表中：int32，int64。可能是因为您在使用某些函数时，传递了错误的数据类型。建议您检查代码并确保传递正确的数据类型。

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但是还会报错TypeError: Value passed to parameter 'segment_ids' has DataType float64 not in list of allowed value

在编程中，`TypeError: Value passed to parameter 'segment_ids' has DataType float64 not in list of allowed values` 这个错误通常表明你尝试将一个浮点数（`float64` 类型）传递给一个期望整数类型的参数。在某些编程语言或框架中，特别是涉及到张量或矩阵操作的库（如 TensorFlow）时，参数类型是严格限制的。`segment_ids` 这个参数通常用于指定分割或分段操作，而这些操作通常需要整数索引。

要解决这个问题，你需要确保传递给 `segment_ids` 的值是整数类型，而不是浮点数。如果你有浮点数值，需要先将其转换为整数。在 Python 中，可以使用内置的 `int()` 函数进行转换。

以下是一个简化的例子，假设你在使用 TensorFlow 并遇到这个错误：

import tensorflow as tf

# 假设你有一个浮点数列表
float_ids = [1.0, 2.0, 3.0]

# 将浮点数列表转换为整数列表
int_ids = [int(x) for x in float_ids]

# 使用转换后的整数列表进行操作
# 假设有一个张量需要根据 segment_ids 进行分割
# tensor = ...
# segment_result = tf.segment_sum(tensor, segment_ids=int_ids)

确保在实际代码中根据具体库的文档和函数要求进行正确类型的转换。

TypeError: apdata is list but NOT of float or int

当你遇到`TypeError: apdata is list but NOT of float or int`这样的错误时，这意味着你在处理的数据apdata是一个列表，但是它的元素不是浮点数（float）也不是整数（int）。Python期望这个列表中的每个元素都是数值类型的，以便于进行相应的数学运算或者其他需要数值的操作。

例如，如果你试图对一个包含非数字类型的列表进行求和、除法或其他类似操作，就可能会触发这个错误。常见的原因可能是列表中有字符串、None或其他非数值类型的元素。解决这个问题，你需要检查并确保apdata列表中的所有元素都已经被转换成正确的数值类型，如果是从文件读取的，记得先做解析；如果是用户输入的，可能需要提前验证用户输入。

以下是一些可能的解决方案：

1. 验证列表内容：遍历列表，检查每个元素是否为float或int，如果不是，则需要转换或删除。

for item in apdata:
    if not isinstance(item, (float, int)):
        raise ValueError(f"Element {item} is not a number.")

2. 转换列表元素：如果可以接受丢失非数值项的情况，可以尝试用`try-except`块捕获异常并过滤掉非数值项。

new_apdata = []
for item in apdata:
    try:
        new_item = float(item)
        new_apdata.append(new_item)
    except ValueError:
        pass

3. 数据预处理：如果是从外部数据源获取的，可能需要先处理数据再使用，如CSV文件，可以用pandas读取并清洗数据。