report_arr = np.array([list(map(float, sublist.split())) if isinstance(sublist, str) else sublist for sublist in report])出现could not convert string to float: 'precision'的错误

这个错误可能是因为在 `report` 列表中存在一个字符串 `'precision'`，导致无法将其转换为浮点数。你可以使用 `try...except` 块来捕获该错误并处理它，例如：

report_arr = []
for sublist in report:
    try:
        if isinstance(sublist, str):
            arr = list(map(float, sublist.split()))
            report_arr.append(arr)
        else:
            report_arr.append(sublist)
    except ValueError:
        report_arr.append(sublist)
report_arr = np.array(report_arr)

这个版本的代码会在出现错误时直接跳过该子列表，然后继续处理下一个子列表，这样就能避免该错误了。

相关问题

report_arr = np.array([list(map(float, sublist.split())) for sublist in result if isinstance(sublist, str)]) report_arr = np.array([report_arr]) # 添加外层方括号，将一维数组转换为二维数组 report_arr[:, 1:] = report_arr[:, 1:].astype(float) # 求子列表的均值 mean_arr = np.mean(report_arr[:, 1:], axis=0) # 将均值插入到新的列表中 new_report_list = [] for sub in result: new_sub = sub.replace(str(mean_arr[0]), '{:.2f}'.format(mean_arr[0])) new_sub = new_sub.replace(str(mean_arr[1]), '{:.2f}'.format(mean_arr[1])) new_sub = new_sub.replace(str(mean_arr[2]), '{:.2f}'.format(mean_arr[2])) new_report_list.append(new_sub)出现'list' object has no attribute 'replace'的错误

这个错误的原因是你在遍历 `result` 列表时，出现了非字符串的元素，无法调用 `replace` 方法。你可以在遍历之前，先对列表进行过滤，只保留字符串元素，例如：

report_arr = np.array([list(map(float, sublist.split())) for sublist in result if isinstance(sublist, str)])
report_arr = np.array([report_arr])
report_arr[:, 1:] = report_arr[:, 1:].astype(float)

# 求子列表的均值
mean_arr = np.mean(report_arr[:, 1:], axis=0)

# 将均值插入到新的列表中
new_report_list = []
for sub in filter(lambda x: isinstance(x, str), result):  # 使用 filter() 函数过滤非字符串元素
    new_sub = sub.replace(str(mean_arr[0]), '{:.2f}'.format(mean_arr[0]))
    new_sub = new_sub.replace(str(mean_arr[1]), '{:.2f}'.format(mean_arr[1]))
    new_sub = new_sub.replace(str(mean_arr[2]), '{:.2f}'.format(mean_arr[2]))
    new_report_list.append(new_sub)

这样就可以避免遍历列表时出现非字符串元素导致错误的问题了。

report_arr= np.array([list(map(float, sublist.split())) for sublist in result if isinstance(sublist, str)]) # 将数组中的数值部分转换为浮点型 report_arr[:, 1:] = report_arr[:, 1:].astype(float)出现too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed的错误

这个错误是因为 `report_arr` 数组是一维的，但是你在使用 `report_arr[:, 1:]` 时使用了两个索引。要解决这个问题，你需要在创建 `report_arr` 数组时，确保它是二维的。你可以在列表解析中添加一个外层的方括号，或者使用 `np.vstack()` 函数将一维数组转换为二维数组。下面是两种解决方法的示例代码：

方法一：

report_arr = np.array([list(map(float, sublist.split())) for sublist in result if isinstance(sublist, str)])
report_arr = np.array([report_arr])  # 添加外层方括号，将一维数组转换为二维数组
report_arr[:, 1:] = report_arr[:, 1:].astype(float)

方法二：

report_arr = np.array([list(map(float, sublist.split())) for sublist in result if isinstance(sublist, str)])
report_arr = np.vstack((report_arr, ))  # 使用 np.vstack() 函数将一维数组转换为二维数组
report_arr[:, 1:] = report_arr[:, 1:].astype(float)

这样应该就可以解决这个错误了。