无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray. - Python

在使用Python编写代码时，有时会遇到“无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray”的错误。这个错误通常出现在尝试对一个包含python对象的numpy数组执行数字运算或者计算时。

什么是 numpy.object_ 类型

在numpy库中，numpy.object_ 类型是一个可以容纳任意Python对象的类型。这使得numpy.ndarray对象可以包含各种不同的Python对象，包括数字、字符串、列表、元组和字典等。这种灵活性可以在某些情况下非常有用，但也可能导致一些问题。

为什么会出现“无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray”错误

通常，当你尝试对numpy.ndarray对象进行数字运算或计算时，numpy会尝试将包含在数组中的Python对象转换成数值类型，例如整数或浮点数。但是，当数组包含numpy.object_ 类型的对象时，这个转换无法完成，从而导致错误。

例如，下面的代码将会导致“无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray”错误：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = np.array([a, b])

print(c.mean())

在这个例子中，我们定义了三个numpy.ndarray对象。其中c数组包含a和b数组，每个数组都包含整数。尝试计算c数组的平均值将会导致错误，因为平均值函数期望的是数字类型的输入。

如何解决“无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray”错误

要解决这个错误，你需要确保numpy.ndarray对象只包含数字类型（整数、浮点数等）的元素。你可以通过调用numpy.asarray()函数将numpy.ndarray对象的元素类型转换为数字类型，例如：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = np.array([a, b])

c = np.asarray(c, dtype=np.float32)

print(c.mean())

在这个例子中，我们调用了np.asarray()函数，将c数组中的元素类型转换为np.float32类型。现在，我们可以成功地计算c数组的平均值而不会出现错误。

结论

“无法转换 numpy.object_ 类型的 np.ndarray”错误通常出现在尝试对包含Python对象的numpy.ndarray对象进行数字运算或计算时。要解决此问题，您需要确保numpy.ndarray对象只包含数字类型的元素，并使用numpy.asarray()函数将元素类型转换为数字类型。