TypeError: Parameters to generic types must be types. Got 0. raise TypeError(f"{msg} Got {arg!r:.100}.") Line 176 in _type_check (/usr/lib/python3.10/typing.py) params = tuple(_type_check(p, msg) for p in params) Line 1143 in <genexpr> (/usr/lib/python3.10/typing.py) params = tuple(_type_check(p, msg) for p in params) Line 1143 in __getitem__ (/usr/lib/python3.10/typing.py) return func(*args, **kwds) Line 312 in inner (/usr/lib/python3.10/typing.py) for i in List: Line 3 in twoSum (Solution.py) ret = Solution().twoSum(param_1, param_2) Line 32 in _driver (Solution.py) _driver() Line 43 in <module> (Solution.py)

这个错误是由于在泛型类型中传递了参数为0的值引起的。泛型类型的参数必须是类型，而不是具体的值。

在你的代码中，可能存在一个类似以下的问题：

List[0]  # 错误的示例，泛型参数不能是具体的值

正确的做法是使用类型作为参数，例如：

List[int]  # 正确的示例，泛型参数是类型 int

请检查你的代码，确保在泛型类型中使用的参数是类型而不是具体的值。

相关问题

raise TypeError(f"{msg} Got {arg!r:.100}.") TypeError: typing.Optional requires a single type. Got torch.int64.

这个错误是因为在使用typing.Optional时只能传入一个类型，但是你传入了torch.int64这个值，所以会报错。你需要将torch.int64改为对应的类型，或者使用typing.Union来传入多个类型。例如：

from typing import Optional, Union
import torch

def foo(x: Optional[Union[int, float]] = None):
    print(x)

foo()
foo(1)
foo(1.0)
foo(torch.tensor(1))  # 这里会报错，因为torch.tensor不是int或float类型

typeerror: new(): data must be a sequence (got numpy.float64)

### 回答1：
这个错误是因为在使用Python中的某个函数时，传入的参数类型不正确。具体来说，这个错误是因为传入的参数应该是一个序列（sequence），但实际上传入了一个numpy.float64类型的数据。

解决这个问题的方法是将传入的数据转换为序列类型，例如使用list()函数将numpy数组转换为列表。或者查看函数的文档，确认传入的参数类型是否正确。

### 回答2：
这个问题是由于在使用Python编写代码时，使用了numpy.float64类型的数据来创建一个新的序列，而不是Python内置的序列类型，例如list或tuple。我们知道，Python在处理序列类型时使用的是内置的序列函数和操作，而对于其他类型的序列，Python并不支持相同的操作。因此，在尝试使用一个不受支持的序列类型进行操作时，就会出现这种TypeError: data must be a sequence (got numpy.float64)的异常错误。

要解决这个问题，我们需要将numpy.float64类型的数据转换为Python内置的序列类型，例如list或tuple。可以使用numpy的tolist()方法将数据转换为列表格式，然后再用列表格式的数据创建一个新的序列。

另外，还需要注意的是，在使用numpy库时，我们需要确保使用的数据类型是与我们要进行的操作兼容的。例如，如果要创建一个序列，我们应该使用Python内置的序列类型而不是numpy.float64类型，因为这个类型我们经常使用float64类型的变量来对数组进行赋值操作和处理，而不是直接用它来创建序列。

总之，为了避免出现这种TypeError异常，我们需要确保我们使用的数据类型符合我们要进行的操作的要求，并使用Python内置的序列类型而不是其他不兼容的序列类型。此外，在使用numpy库时，我们还需要做好数据类型转换的准备，以便在必要时可以将numpy类型的数据转换为能够在Python中正常使用的数据类型。

### 回答3：
Typeerror这个错误提示意味着代码中的问题出现在实例化一个类时。通常情况下，这是因为给类提供了错误的参数类型。在这种情况下，错误的参数类型是numpy.float64，而类需要的是一个序列。

numpy.float64是一个numpy库中定义的数据类型，用于表示双精度浮点数。通常，这个数据类型会被用于高精度的科学计算任务。而序列是Python中的一种数据类型，用于存储一组有序的元素，包括但不限于列表、元组和字典。

出现这种错误的原因可能是由于参数给错。在Python中，类实例化的时候，通常需要给类提供一些参数，用于初始化这个实例。这些参数通常会转换为一个序列，并在实例化过程中被传递给类的构造函数。如果这些参数的类型与类的实例化过程不兼容，就会出现TypeError错误。

如果您遇到了这种错误，您可以仔细检查代码，查看有没有错误地使用了numpy.float64的变量，或者把numpy.float64类型的数据转换为Python中的序列类型，例如list或tuple。如果您仍然无法解决问题，您可以查看类的文档，了解这个类需要哪些参数，并且确保您提供的参数与文档中的要求相同。如果您不确定需要提供哪些参数，可以查看类的实现以及相关文档，以获得更多的信息。