Numpy Python 中的错误信息：“can’t multiply sequence by non-int of type ‘float’”

在 Python 中使用 Numpy 库时，经常会出现一个错误信息：“can’t multiply sequence by non-int of type ‘float’”，这是因为在数组中进行运算时，我们需要注意数据类型的一致性。本文将介绍这个错误信息的原因和如何避免。

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错误信息的原因

错误信息中的 “can’t multiply sequence” 意思是，我们不能将序列乘以一个非整数类型（即浮点数）。在 Numpy 中，一个数组可以被看作是一个序列，如果数组中包含浮点数类型的数据，当我们尝试乘以一个整数时，就会出现这个错误。例如，以下代码会出现这个错误：

import numpy as np
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = a * 2.0

输出结果为：

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'float'

我们可以发现，这个错误信息是由第二行代码引起的，因为在这里我们尝试将数组 a 乘以一个浮点数 2.0，而 Numpy 中默认的数据类型是浮点数类型，因此在进行乘法运算时就会出现错误。

如何避免这个错误

避免这个错误的方法很简单，我们只需要将数组的数据类型转换为整数类型即可。可以使用 Numpy 中的 astype() 函数来进行数据类型的转换，例如：

import numpy as np
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = a.astype(int) * 2

这样，在对数组进行乘法运算时就不会出现错误信息了。

我们还可以将代码改写为以下形式：

b = (a * 2.0).astype(int)

将乘法运算和数据类型的转换合并在了一起，这样代码会更加简洁。

另外，如果我们需要在数组中使用浮点数类型的数据，但是又想避免出现这个错误信息，可以使用 Numpy 中的 round() 函数来将浮点数类型的数据四舍五入为整数，例如：

a = np.array([1.5, 2.6, 3.7])
b = np.round(a) * 2

这样，我们就可以在数组中使用浮点数类型的数据，并避免出现这个错误信息。

总结

在使用 Numpy 进行数组运算时，要注意数据类型的一致性，避免出现 “can’t multiply sequence by non-int of type ‘float’” 这个错误信息。我们可以使用 astype() 函数来进行数据类型的转换，使用 round() 函数将浮点数类型的数据四舍五入为整数，以及将乘法运算和数据类型的转换合并在一起的写法，来避免出现这个错误。