[PYTHON] Verwenden Sie Numpy ohne Stress! (Interpretation des Fehlers "Attributfehler: 'float'-Objekt hat kein Attribut" (Aktion?))

Zweck

** Verwenden Sie Numpy ohne Stress! ** **. ** numpy ** wird häufig bei Berechnungen in Python verwendet. Daher ist es nicht ungewöhnlich, dass numpy-bezogene Fehler auftreten. Um den Fehler so schnell wie möglich zu beheben, muss das Verständnis so weit wie möglich erhöht werden. Halten Sie sich an alles und vertiefen Sie Ihr Verständnis.

Die hier zu behandelnden Fehler sind wie folgt.

AttributeError: 'float' object has no attribute 'sin'

Das Folgende ist beispielsweise die Situation, in der es auftritt.

>>>
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1.1, 2.2],dtype=object)
>>> np.sin(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'float' object has no attribute 'sin'
>>>

Der Grund für das Auffinden dieses Fehlers ist ** Ich verstehe die Bedeutung des Fehlers nicht ** Weil ich denke es wird sein. 'float' Objekt hat keine Sünde Es wird gesagt, aber ich habe keine solche Verarbeitung angefordert. .. .. ..

Lernumgebung

Name: numpy Version: 1.16.4

Fehlerbeschreibung

Der folgende Artikel ist hilfreich für diesen Fehler.

https://github.com/numpy/numpy/issues/13666

Der Reporter hier ist

Many NumPy methods fail if an array has dtype object, and produce a misleading error message.

Wenn Sie andere Möglichkeiten verwenden, um es ins Japanische zu übersetzen (Google-Übersetzung (Mama))

** Wenn das Array ein Objekt vom Typ dtype enthält, schlagen viele NumPy-Methoden mit einer irreführenden Fehlermeldung fehl. ** **.

Behauptet wird. ** ⇒ Ich denke das ist richtig. ** **.

Ich bin mir nicht sicher über den Abschluss des Austauschs auf dieser Seite, aber ... Sowieso, numpy Seite auch ** Fehlermeldung ist nicht sehr angemessen ** Ich gebe das zu. Es kann gelesen werden, als ob es geheilt ist. .. .. .. Ich glaube nicht, dass es geheilt ist.

Wie gehe ich mit dem Fehler um?

Wie Sie mit dem Fehler umgehen, hängt davon ab, was Sie zuerst tun möchten. Wenn aus irgendeinem Grund dtype = object sein muss ** Wirf einen Astyp, bevor du die Sünde berechnest ** Ich finde das gut

>>> a = np.array([1.1, 2.2],dtype=object)
>>> np.sin(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'float' object has no attribute 'sin'
>>> np.sin(a.astype(np.float64))
array([0.89120736, 0.8084964 ])
>>>

Zusammenfassung

Ich wurde ein wenig mit Numpy vertraut. numpy ist tief, also denke ich, dass es immer noch im Fehlerbereich liegt.

Verwandte Person)

Lernen Sie Python sorgfältig in Englisch und Japanisch.

von jetzt an

numpy, lass uns lernen. Wenn Sie Kommentare haben, lassen Sie es uns bitte wissen. : Süßigkeiten: