Автор оригинала: Team Python Pool.
[Решено] TypeError: Только Массивы Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Скаляры Python Error
Python помог тысячам сообществ создать решения для их реальных проблем. Благодаря тысячам полезных модулей Python оказался одним из самых универсальных языков в мире программирования. Кроме того, написание на Python похоже на написание на английском языке, а использование его еще проще. С помощью простой установки одного командного модуля вы можете установить почти все зависимости, чтобы контролировать свои проблемы. Numpy-один из таких важных модулей, и Только Массивы Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Скаляры Python.
Только массивы Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Скаляры Python Ошибка-это типичная ошибка, которая появляется в виде формы TypeError в терминале. Основная причина этой ошибки-передача массива параметру, который принимает скалярное значение. В различных методах numpy приемлемыми параметрами являются только скалярные значения. Следовательно, если вы передадите в методе одномерный массив или многомерный массив, он выдаст эту ошибку. При увеличении числа методов, принимающих один параметр, можно ожидать, что эта ошибка будет появляться много раз.
Этот пост поможет вам разобраться в причинах ошибки и ее решениях.
Что Только Массивы Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Ошибку Скаляров Python?
Ошибка массивов только размера 1 – это ошибка типа, которая срабатывает при вводе массива в качестве параметра в функцию или метод, принимающий единственное скалярное значение. Многие функции имеют встроенные методы обработки ошибок, чтобы избежать сбоя программ и проверить входные данные, заданные для этой функции. Без проверки программа python немедленно выйдет из строя, что может вызвать проблемы.
<сильный>numpy.int() и numpy.float() показывают эту ошибку из-за однозначных параметров. Поскольку TypeError возникает из недопустимого типа данных, вы можете получить эту ошибку, отправив массив в качестве параметра.. Существуют различные способы избежать этой ошибки, которые мы обсудим в нижней части поста.
Почему Я Получаю Только Массивы Размера 1, Которые Могут Быть Преобразованы В Ошибку Скаляров Python?
Ошибки являются неотъемлемой частью программирования, и с ними следует обращаться должным образом. С помощью управления обработкой ошибок ваша программа может не только избежать вредных уязвимостей, но и работать лучше. В результате вы можете получить единственную ошибку Массивов размера 1 при использовании numpy. Разработчики этого модуля классифицировали эту ошибку на TypeError, которая описывает, что вы предоставили неправильные данные функции/методу.
Причины Только Размер 1 Массивы Могут Быть Преобразованы В Python Скаляры Ошибка
Существует несколько способов появления ошибки при использовании numpy. Все эти ошибки разрешимы тем или иным способом. Эта ошибка является ошибкой пользователя, и передача соответствующих параметров может предотвратить эту ошибку. Ниже приведены причины этой ошибки –
Неверный Тип данных
В Python каждый тип данных имеет различные методы и атрибуты. Каждый из этих типов данных имеет различное использование. Во многих методах numpy основным требуемым параметром является одно значение. С помощью таких методов, если вы передадите массив numpy в качестве параметра, Только Массивы Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Скаляры Python, может появиться Ошибка.
Пример:
import numpy as np .array([1, 2, 3, 4]).int(x)
Выход:
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalarsОбъяснение:
В программе x-это простой массив с целочисленными элементами. Если вы попытаетесь преобразовать этот массив в форму int, он выдаст ошибку, потому что np.int() примите одно значение.
Использование Одной Функции Преобразования
Функции одиночного преобразования-это функции, которые принимают однозначный тип данных и преобразуют его в другой тип данных. Например, преобразование строки в int является однозначным преобразованием. В numpy эти функции принимают один элемент numpy и изменяют его тип данных изнутри. Если вы передадите массив numpy в качестве параметра, вы получите ошибку в таких методах.
Пример –
import numpy as np .array([1, 2, 3, 4]).float(x)
Выход –
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalarsОбъяснение –
В приведенном выше примере мы хотели преобразовать все целые числа из массива numpy в значения float. np.float() выбрасывает TypeError, поскольку он принимает однозначные параметры.
Решения Только для Массивов Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Скаляры Python Ошибка
Существует несколько способов решения проблемы TypeError в Python. Самое главное, что модули Numpy предоставляют некоторые встроенные функции, которые вы можете использовать для создания подходящего типа данных перед использованием его в методе. Ниже приведены решения этой ошибки –
1. Использование Функции Векторизации Numpy
С точки зрения непрофессионала, Векторизация означает применение алгоритма к набору значений, а не к одному значению. Поскольку TypeError возникает из-за его использования на наборах значений, вы можете использовать numpy.vectorize() между алгоритмом и методами. Этот метод действует как функция отображения python над массивом numpy.
Код –
import numpy as np .vectorize(np.float).array([1, 2, 3])(x) print(x)
Выход –
[1. 2. 3.]Объяснение –
Во-первых, мы начали с создания вектора, который принимает np.float в качестве параметра. Чтобы применить метод ко всем элементам массива numpy, мы будем использовать этот вектор. Затем мы создали массив numpy, а затем использовали наш вектор (), чтобы применить np.float ко всем значениям. Этот метод позволяет избежать всех видов TypeError, а также преобразует все значения в float.
2. Использование функции Map()
Конечно, карта-это базовая встроенная функция в python, которая применяет функцию ко всем элементам массива. функция map() принимает два основных параметра. Первая – это функция, которую вам нужно применить к наборам значений. Второй – это массив, который вы хотите изменить. Давайте перейдем к примеру –
Код –
import numpy as np .array([1, 2, 3]).array(list(map(np.float, x))) print(x)
Выход –
[1. 2. 3.]Объяснение –
Во-первых, мы создали простой целочисленный массив и использовали map(np.float, x) для преобразования всех элементов из массива numpy в float. Поскольку функция map возвращает объект map, нам нужно преобразовать его обратно в список и массив numpy, чтобы восстановить его тип данных. Используя этот метод, вы можете избежать получения TypeError.
3. Использование Петель
Циклы-это наиболее грубые методы применения функции к набору значений. Но он обеспечивает нам контроль над всеми частями элементов и может быть использован для настройки элементов, если нам это нужно.
Код –
import numpy as np .array([1, 2, 3]).array([None]*3) for i in range(3): .float(x[i]) print(y)
Выход –
[1.0 2.0 3.0]Объяснение –
В приведенном выше примере мы использовали индексацию для извлечения начального целого числа из массива numpy. Затем применил метод np.float() для преобразования его из float в int. Кроме того, мы создали фиктивный массив numpy y, который хранит значения float после изменения.
4. Использование apply_along_axis
Apply_along_axis-это метод Numpy, который позволяет пользователям применять функцию над массивом numpy вдоль определенной оси. Как numpy – это href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>looped в соответствии с номером оси, вы можете использовать его для применения функции над наборами значений. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>looped в соответствии с номером оси, вы можете использовать его для применения функции над наборами значений.
Код –
import numpy as np .array([1, 2, 3]) y: [np.float(i) for i in y].apply_along_axis(app, 0, x) print(x)
Выход –
[1. 2. 3.]Объяснение –
В этом примере мы будем использовать лямбда-функцию для создания векторизованной функции функции. Затем мы будем использовать np.apply_along_axis для применения лямбда-функции над конкретным массивом numpy. Вы также можете указать ось, вдоль которой вам нужно применить функцию.
Вывод
Модуль Numpy предоставляет тысячи полезных методов, которые легко решают сложные задачи. Эти методы имеют свои собственные наборы инструкций и параметров, которым мы должны следовать должным образом. Только массивы Размера 1 Могут Быть Преобразованы В Скаляры Python Ошибка появляется, когда вы предоставляете недопустимый тип данных функции, которая принимает скалярное значение. Следуя решениям и альтернативам, приведенным в этом посте, вы можете решить эту ошибку в кратчайшие сроки!
Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.
Счастливого Пифонирования!