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(lèi)似的錯(cuò)誤中：
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
如何解決這個(gè)問(wèn)題？
解決方案
當(dāng)函數(shù)需要相同的值時(shí)，會(huì)添加錯(cuò)誤“僅將長(zhǎng)度為 1 的表轉(zhuǎn)換為 Python 比例”，但您會(huì)傳遞該表。
如果您查看np.int調(diào)用的簽名，您會(huì)注意到它接受表中的相同值。一般來(lái)說(shuō)，如果你想實(shí)現(xiàn)一個(gè)對(duì)作用域內(nèi)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(qǐng)注意，np.vectorize 只是循環(huán)的一個(gè)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(yīng)該擁有實(shí)時(shí)向量函數(shù)或方法（按軸類(lèi)型 (int) @FFT推薦）。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/article/447.html
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