如何修复：“numpy.float64”对象不能解释为整数

当我们在使用numpy库进行数据处理时，有时会出现“numpy.float64”对象不能解释为整数的错误提示。这是因为在numpy的一些函数中，要求输入的参数是整数类型，而我们输入了float类型的参数，导致了该错误的出现。

下面是解决该问题的几种方法：

方法1：使用astype()方法将float类型转换成整数类型

我们可以使用astype()方法将numpy.float64类型的数据转换为整数类型，然后再进行处理。代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1.5, 2.6, 3.7])
b = a.astype(np.int64)
print(b)

输出结果：

[1 2 3]

方法2：使用round()方法将float类型四舍五入成整数类型

在一些比较简单的情况下，我们可以使用round()方法将float类型的数据四舍五入成整数类型，然后再进行处理。代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1.5, 2.6, 3.7])
b = np.round(a).astype(np.int64)
print(b)

输出结果：

[2 3 4]

方法3：使用floor()方法将float类型向下取整成整数类型

我们可以使用floor()方法将float类型向下取整，然后再将结果转换为整数类型，这样也可以避免该错误的出现。代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1.5, 2.6, 3.7])
b = np.floor(a).astype(np.int64)
print(b)

输出结果：

[1 2 3]

以上就是解决该问题的几种方法，根据具体的情况选择相应的方法就可以了。