transposed_data = list(zip(*sheet_data1)) TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable
时间: 2024-05-16 13:15:36 浏览: 5
这个错误通常出现在使用`zip`函数时,其中一个输入参数是`numpy.int64`类型的对象。这个错误的原因可能是在使用`zip`函数之前,没有正确地处理`numpy`数组中的数据类型。
为了解决这个问题,你可以尝试将`numpy`数组中的数据类型转换为Python内置类型,如整数或浮点数,以确保输入到`zip`函数中的数据类型是可迭代的对象。你可以使用`astype`方法来完成类型转换,例如:
```
sheet_data1 = sheet_data1.astype(int)
```
这将把`sheet_data1`数组中的所有元素转换为整数类型。如果你需要保留浮点数类型,可以使用`float`代替`int`。然后再次运行你的代码,看看是否还会出现相同的错误。
相关问题
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'permute'
这个错误是由于 NumPy 数组没有 `permute` 属性导致的。`permute` 是 PyTorch 中的方法,用于对张量进行维度重排。如果你想对 NumPy 数组执行类似的操作,可以使用 `transpose` 方法来实现。例如,如果你想交换 NumPy 数组的两个维度,可以使用 `transpose` 方法来实现。以下是一个示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的 NumPy 数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
# 交换两个维度
arr_transposed = arr.transpose((1, 0))
print(arr_transposed)
```
请注意,`transpose` 方法的参数是一个元组,用于指定新的维度顺序。在上述示例中,`(1, 0)` 表示交换第一个和第二个维度。你可以根据实际需求修改参数来实现不同的维度重排操作。
transposed = list(zip(*lst))
这行代码的作用是将列表 `lst` 转置,并将结果以元组的形式存储在列表中。具体来说,`zip(*lst)` 将原列表中的每个子列表分别作为参数传递给 `zip()` 函数,然后将每个子列表中对应位置的元素打包成一个元组,并返回一个由这些元组组成的迭代器。最后,`list()` 函数将迭代器转换为列表。
举个例子,假设原列表 `lst` 为:
```python
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
```
那么 `zip(*lst)` 将会得到:
```python
zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
```
也就是将原列表中的每个子列表分别作为参数传递给 `zip()` 函数,然后将每个子列表中对应位置的元素打包成一个元组。最后,将这些元组组成的迭代器转换为列表,得到转置后的结果:
```python
[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
```
其中,每个元组表示原列表中的一列。