np.median(iris_data,axis=0) unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

这个错误的意思是在执行这行代码时出现了类型错误，其中一个操作数是字符串类型，另一个操作数是整数类型，不能进行除法运算。

这个错误可能是由于 iris_data 中包含了非数值类型的数据（如字符串类型），导致无法计算中位数。你可以检查 iris_data 中的数据类型是否正确，并尝试将非数值类型的数据进行转换或删除。

相关问题

np.median(data,axis=1) TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'str'

这个错误通常表示你的数据中同时包含了整型和字符串类型的值，而无法比较这两种数据类型。在使用 `np.median()` 函数计算中位数时，你需要确保数据中只包含同一种类型的值。

你可以通过转换数据类型来解决这个问题。首先，你可以使用 `dtype` 属性检查每列数据的类型，然后使用 `astype()` 方法将数据类型转换为整型或浮点型：

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']])
print(data.dtype)  # 输出 object

data = data.astype(float)  # 将数据类型转换为浮点型
print(np.median(data, axis=1))  # 输出 [2.  nan]

在上面的例子中，我们将数据类型从 `object` 转换为浮点型，这样就可以使用 `np.median()` 计算中位数了。需要注意的是，字符串类型的值在转换为浮点型时会变成 `nan`。如果你需要保留这些字符串类型的值，可以将数据类型转换为整型。

解析 def explore_city_data(self,city_data): housing_prices = city_data.target housing_features = city_data.data num_houses = np.shape(city_data.data) num_features = np.shape(city_data.data) min_price = np.min(city_data.target) max_price = np.max(city_data.target) mean_price = np.mean(city_data.target) median_price = np.median(city_data.target) stand_dev = np.std(city_data.target)

这段代码定义了一个名为"explore_city_data"的函数，该函数有一个参数"city_data"。该函数的主要目的是从给定的城市数据中提取一些基本信息，包括房屋价格、特征数量、房屋数量、最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差。

具体来说，该函数将从给定的城市数据中提取房屋价格和特征，并计算出特征数量和房屋数量。然后，该函数将使用NumPy库中的函数来计算出最小价格、最大价格、平均价格、中位价格和标准差，这些计算都是基于房屋价格数据。

最后的结果将作为函数的返回值，因此，该函数将返回一个元组，其中包含所有的计算结果。