كيفية الإصلاح: خطأ في الكتابة: الكائن 'numpy.float64' غير قابل للاستدعاء

الخطأ الذي قد تواجهه عند استخدام بايثون هو:

 TypeError : 'numpy.float64' object is not callable

يمكن أن يحدث هذا الخطأ في سيناريوهين مختلفين:

• السيناريو 1: الضرب دون استخدام العلامة *
• السيناريو 2: فشل في استخدام وظيفة NumPy Min

توضح الأمثلة التالية كيفية تصحيح هذا الخطأ في كل سيناريو.

السيناريو 1: الضرب دون استخدام العلامة *

لنفترض أننا نحاول ضرب مصفوفتين NumPy دون استخدام علامة الضرب (*) كما يلي:

 import numpy as np

#define arrays
x = np. array ([1, 2, 3, 4, 5])
y = np. array ([12, 14, 14, 19, 22])

#attempt to multiply two arrays together
combo = (x)(y)

#view result
print (combo)

TypeError : 'numpy.float64' object is not callable 

نتلقى خطأ TypeError لأننا لم نستخدم علامة الضرب (*) عند محاولة ضرب الصفيفين.

طريقة تجنب هذا الخطأ هي التأكد من أننا استخدمنا علامة الضرب:

 import numpy as np

#define arrays
x = np. array ([1, 2, 3, 4, 5])
y = np. array ([12, 14, 14, 19, 22])

#multiply two arrays together
combo = (x)*(y)

#view result
print (combo)

[12 28 42 76 110]

لاحظ أننا لا نتلقى أي أخطاء هذه المرة.

السيناريو 2: فشل في استخدام وظيفة NumPy Min

لنفترض أننا استخدمنا الكود التالي لمحاولة العثور على الحد الأدنى لقيمة مصفوفة NumPy:

 import numpy as np

#define array of data
data = np. array ([3.3, 4.1, 4, 5.6, 8.1, 9.9, 9.7, 10.2])

#attempt to find minimum value of array
min_val = min (data)

#view minimum value
print (min_val)

TypeError : 'numpy.float64' object is not callable

نتلقى خطأ TypeError لأننا استخدمنا الدالة min() .

بدلًا من ذلك، نحتاج إلى استخدام np.min() كما يلي:

 import numpy as np

#define array of data
data = np. array ([3.3, 4.1, 4, 5.6, 8.1, 9.9, 9.7, 10.2])

#attempt to find minimum value of array
min_val = np. min (data)

#view minimum value
print (min_val)

3.3

لاحظ أننا لا نتلقى أي أخطاء هذه المرة.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية إصلاح الأخطاء الشائعة الأخرى في بايثون:

كيفية الإصلاح: تتداخل الأعمدة ولكن لم يتم تحديد أي لاحقة
كيفية الإصلاح: لا يحتوي الكائن “numpy.ndarray” على سمة “إلحاق”.
كيفية الإصلاح: إذا كنت تستخدم جميع القيم العددية، فستحتاج إلى تمرير فهرس
كيفية الإصلاح: خطأ القيمة: غير قادر على تحويل float NaN إلى int