我的 Python 代碼如下所示：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return np.int(x) x = np.arange(1, 15.1, 0.1) plt.plot(x, f(x)) plt.show()
在類似的錯誤中：
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
如何解決這個問題？
解決方案
當函數(shù)需要相同的值時，會添加錯誤“僅將長度為 1 的表轉換為 Python 比例”，但您會傳遞該表。
如果您查看np.int調用的簽名，您會注意到它接受表中的相同值。一般來說，如果你想實現(xiàn)一個對作用域內的所有元素接受相同元素的函數(shù)，你可以使用np vectorize
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return np.int(x) f2 = np.vectorize(f) x = np.arange(1, 15.1, 0.1) plt.plot(x, f2(x)) plt.show()
您可以覆蓋 f(x) 的定義并將 np.int 傳遞給向量函數(shù)：f2 = np.vectorize(np.int)
請注意，np.vectorize 只是循環(huán)的一個有用且通用的函數(shù)。它不如大型套件那么有效。如果可能，您應該擁有實時向量函數(shù)或方法（按軸類型 (int) @FFT推薦）。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/article/447.html
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/article/447.html
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