<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare quando usi Python \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica quando tenti di eseguire un calcolo su un oggetto in Python che non \u00e8 numerico.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente array NumPy:<\/span><\/p>\n Stiamo ricevendo un TypeError<\/strong> perch\u00e9 abbiamo provato a calcolare la mediana di un elenco di valori stringa.<\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 semplice per correggere questo errore \u00e8 semplicemente convertire l’array NumPy in un oggetto float in modo da poter eseguire operazioni matematiche su di esso.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n Ora possiamo eseguire operazioni matematiche sull’array NumPy:<\/span><\/p>\n Tieni presente che non riceviamo alcun errore perch\u00e9 l’array NumPy \u00e8 un oggetto float, il che significa che possiamo eseguire operazioni matematiche su di esso.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come correggere l’errore chiave nei Panda<\/a> Un errore che potresti riscontrare quando usi Python \u00e8: ValueError : cannot perform reduce with flexible type Questo errore si verifica quando tenti di eseguire un calcolo su un oggetto in Python che non \u00e8 numerico. L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica. Come riprodurre l’errore Supponiamo di avere il seguente array NumPy: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : cannot perform reduce with flexible type\n<\/strong><\/pre>\n Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#define NumPy array of values\n<\/span>data = np. array<\/span> (['1', '2', '3', '4', '7', '9', '10', '12'])\n\n#attempt to calculate median of values\n<\/span>n.p. median<\/span> (data)\n\nTypeError<\/span> : cannot perform reduce with flexible type\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert NumPy array of string values to float values<\/span>\ndata_new = data. astype<\/span> (float)\n\n#view updated NumPy array\n<\/span>data_new\n<\/span>\narray([ 1., 2., 3., 4., 7., 9., 10., 12.])\n\n#check data type of array<\/span>\ndata_new. dtype\n\n<\/span>dtype('float64')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate median value of array\n<\/span>n.p. median<\/span> (data_new)\n\n5.5\n\n#calculate mean value of array\n<\/span>n.p. mean<\/span> (data_new)\n\n6.0\n\n#calculate max value of array\n<\/span>n.p. max<\/span> (data_new)\n\n12.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema: ValueError: impossibile convertire float NaN in int<\/a>
Come risolvere il problema: ValueError: non \u00e8 stato possibile trasmettere gli operandi con le forme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"