typeerror: 'numpy.int32' object is not iterable

时间: 2023-04-27 21:05:27 浏览: 1047
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Python 出现错误TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable解决办法

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这个错误是因为你尝试对一个numpy.int32类型的对象进行迭代操作，但是这个对象并不支持迭代。可能是你在使用for循环时出现了问题。你需要检查一下你的代码，看看是否有对numpy.int32类型的对象进行迭代的操作。如果有的话，你需要修改代码，使其符合迭代操作的要求。
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《Python数据分析基础》笔记：“TypeError, ‘int’ object is not iterable”

学习《Python数据分析基础》第3章最后一个例子：为每个工作簿和工作表计算总数和均值时，在pandas 实现这个例子中的data 处出现报错 此处原例子没有添加str(),但是我运行是出现报错 TypeError, ‘int’ object is not iterable 原创文章 36获赞 28访问量 4万+ 关注 私信

TypeError: 'numpy.int32' object is not iterable

这个错误通常是因为你尝试将一个NumPy整型对象用作可迭代对象。在Python中，整型对象是不可迭代的，因为它们不是序列类型。 例如，如果你有一个包含整型值的NumPy数组，你可能会尝试使用for循环来迭代数组中的每个...

TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable

这个错误通常发生在尝试对一个单独的整数值进行迭代操作时。需要将该整数值放入可迭代的数据结构中，例如列表或数组。例如，以下代码会导致该错误： python a = 5 for i in a: print(i) ...

typeerror: 'numpy.int64' object is not iterable

这是一个类型错误，提示中说“numpy.int64”对象不可迭代。这通常是因为你尝试对一个整数类型的变量进行迭代操作，而迭代操作只能用于可迭代对象，如列表、元组、字典等。解决方法是检查代码中是否有对整数类型变量...

transposed_data = list(zip(*sheet_data1)) TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable

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...

TypeError("'numpy.int32' object is not iterable"

回答: 这个错误是因为你尝试迭代一个numpy.int32类型的对象，而numpy.int32对象是不可...这样，你就可以成功将numpy数组中的元素添加到列表a中，而不会出现TypeError("'numpy.int32' object is not iterable")的错误。

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable 仍然报错

你可以使用 astype(int) 方法将其转换为整数类型的 numpy 数组。 以下是修改后的代码示例： python # 根据最佳位置绘制城市路径 cities_path = [positions[int(i)-1] for i in best_position] cities_path....

TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.int32 object

当你遇到 "TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.int32 object" 错误时，通常是因为你尝试对一个不可迭代的 numpy.int32 对象进行解包操作。 解包操作通常用于将一个可迭代对象（如列表、元组）中的元素...

TypeError: 'numpy.dtypes.Int64DType' object is not callable

引用\[1\]:在给定的代码中，报错TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable是因为尝试将一个numpy.int64类型的对象b\[0\]作为可迭代对象传递给a.extend()函数。这是不允许的，因为extend()函数期望接收一个可...

# 将结果写入Excel文件中 rows = [] for i, row in enumerate(dist): for j, value in enumerate(list(row)): # 将row转换为列表类型 rows.append({"起始节点": i, "终止节点": j, "最短路长度": value}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\最短路径结果.xlsx", index=False)报错TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable如何修改？

这个错误提示是因为在使用enumerate函数的时候，其中的row是一个numpy.int64类型的对象，而这个对象是不可迭代的，所以会出现这个错误。可以通过将row转换为列表类型来解决这个问题，具体代码如下： # ...

'numpy.uint8' object is not iterable

'numpy.uint8' object is not iterable的意思是你尝试对一个numpy.uint8类型的对象进行迭代操作，但是该类型的对象并不支持迭代。 通常情况下，这种错误可能是因为你错误地尝试对一个单个的uint8值进行迭代，而不是...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) #nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3) plt.show() # 使用Floyd算法求解所有顶点对之间的最短路长度 dist = nx.floyd_warshall(G) # 将结果写入Excel文件中 rows = [] for i, row in enumerate(dist): for j, value in enumerate(row): rows.append({"起始节点": i, "终止节点": j, "最短路长度": value}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\最短路径结果.xlsx", index=False)报错TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable如何修改？

这个错误提示是因为在使用enumerate函数的时候，其中的row是一个numpy.int64类型的对象，而这个对象是不可迭代的，所以会出现这个错误。可以通过将row转换为列表类型来解决这个问题，具体代码如下： # ...

那为什么def merge_lines_distance(lines): # 对距离小于10个像素点的线段进行合并 merged_lines = [] merged_lines.append([0,0]) for line in lines: rho, theta = line[0] #cur_line = line[0] prev_line = merged_lines[-1] rho_diff = abs(rho - prev_line[0]) if abs(rho_diff) < 5: merged_lines[-1] = ((polar_coords(0.5 * (math.cos(theta) + math.cos(prev_line[1])), 0.5 * (math.sin(theta) + math.sin(prev_line[1]))),)) else: merged_lines.append(line[0]) return merged_lines发生TypeError: cannot unpack non-iterable numpy.float64 object

这个错误通常是因为在尝试解包一个不可迭代对象（例如 float 或 int）时出现的。在这里，错误可能是由于传递给 polar_coords 函数的参数不是一个可迭代对象。请确保在调用 polar_coords 函数时，传递给该函数的...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("E://hailang128/10311544(2.0m).JPG_10.jpg") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行霍夫变换，提取直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) # 将直线转换为点云 points = [] for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) points.append([x1, y1, 0]) points.append([x2, y2, 0]) # 进行三维重建 points = np.array(points, dtype=np.float32) ret, rvec, tvec = cv2.solvePnP(points, np.zeros((0, 1)), np.eye(3), None) # 可视化结果 from mayavi import mlab mlab.figure(bgcolor=(1, 1, 1)) mlab.points3d(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], scale_factor=0.1, color=(0, 0, 1)) mlab.show() TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-21-57272fc8b2de> in <module>() 16 # 将直线转换为点云 17 points = [] ---> 18 for line in lines: 19 rho, theta = line[0] 20 a = np.cos(theta) TypeError: 'NoneType' object is not iterable

这段代码中出现了一个TypeError，错误信息显示是'NoneType' object is not iterable。这个错误通常发生在尝试迭代一个None对象时。在这段代码中，错误发生在第18行，即for line in lines这一行。这意味着cv2....
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