<\/p>\n
Een fout die u kunt tegenkomen bij het gebruik van Python is:<\/span><\/p>\n Deze fout treedt op wanneer u probeert een berekening uit te voeren op een object in Python dat niet numeriek is.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze fout in de praktijk kunt corrigeren.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende NumPy-array hebben:<\/span><\/p>\n We ontvangen een TypeError<\/strong> omdat we hebben geprobeerd de mediaan van een lijst met tekenreekswaarden te berekenen.<\/span><\/p>\n De eenvoudigste manier om deze fout op te lossen is door de NumPy-array eenvoudigweg naar een float-object te converteren, zodat we er wiskundige bewerkingen op kunnen uitvoeren.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u dit doet:<\/span><\/p>\n We kunnen nu wiskundige bewerkingen uitvoeren op de NumPy-array:<\/span><\/p>\n Merk op dat we geen fouten ontvangen omdat de NumPy-array een float-object is, wat betekent dat we er wiskundige bewerkingen op kunnen uitvoeren.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende fouten in Python kunt oplossen:<\/span><\/p>\n Hoe KeyError in Panda’s te repareren<\/a> Een fout die u kunt tegenkomen bij het gebruik van Python is: ValueError : cannot perform reduce with flexible type Deze fout treedt op wanneer u probeert een berekening uit te voeren op een object in Python dat niet numeriek is. Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze fout in de praktijk kunt corrigeren. […]<\/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":[],"class_list":["post-2362","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : cannot perform reduce with flexible type\n<\/strong><\/pre>\n Hoe de fout te reproduceren<\/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 Hoe u de fout kunt oplossen<\/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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Oplossing: ValueError: Kan float NaN niet naar int converteren<\/a>
Oplossing: ValueError: Operanden konden niet worden uitgezonden met vormen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"