Как исправить: ошибка типа: объект numpy.float64 не может быть вызван

Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании Python:

 TypeError : 'numpy.float64' object is not callable

Эта ошибка может возникнуть в двух разных сценариях:

• Сценарий 1: Умножение без использования знака *.
• Сценарий 2: не удалось использовать функцию NumPy Min.

В следующих примерах показано, как исправить эту ошибку в каждом сценарии.

Сценарий 1: Умножение без использования знака *.

Предположим, мы пытаемся перемножить два массива NumPy без использования знака умножения (*) следующим образом:

 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 

Мы получаем ошибку TypeError , поскольку не использовали знак умножения (*) при попытке перемножить два массива.

Чтобы избежать этой ошибки, нужно убедиться, что мы использовали знак умножения:

 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]

Обратите внимание, что на этот раз мы не получаем никаких ошибок.

Сценарий 2: не удалось использовать функцию NumPy Min.

Предположим, мы используем следующий код, чтобы попытаться найти минимальное значение массива 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

Мы получаем TypeError, потому что использовали функцию min() .

Вместо этого нам нужно использовать np.min() следующим образом:

 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

Обратите внимание, что на этот раз мы не получаем никаких ошибок.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные ошибки в Python:

Как исправить: столбцы перекрываются, но суффикс не указан
Как исправить: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «append»
Как исправить: если вы используете все скалярные значения, вам необходимо передать индекс.
Как исправить: ValueError: невозможно преобразовать число с плавающей запятой NaN в int.