TypeError: src不是numpy数组，也不是标量|极客教程

TypeError: src不是numpy数组，也不是标量

在编写Python代码的过程中，经常会遇到各种各样的错误。其中，TypeError是一种常见的错误类型之一。在本文中，我们将重点讨论一种特定的TypeError：TypeError: src不是numpy数组，也不是标量。首先，让我们来了解一下这个错误的背景和原因。

错误背景

在Python编程中，我们经常会用到NumPy库来进行数组操作。NumPy是一个开源的Python科学计算库，可以用来处理多维数组、矩阵和其他数据结构。在NumPy中，数组是一种重要的数据类型，我们可以对数组进行各种操作，比如索引、切片、运算等。

然而，有时候在使用NumPy库的函数或方法时，会出现TypeError: src不是numpy数组，也不是标量这样的错误。这个错误的意思是说，代码中使用的数据类型不符合函数或方法的要求。通常情况下，函数或方法需要一个numpy数组作为输入，但实际传入的是其他类型的数据，导致了这个错误的发生。

错误原因

在NumPy中，有一些操作需要接受numpy数组作为参数，比如图片处理中的图像旋转、缩放等操作。如果我们将其他类型的数据传入这些操作，就会导致TypeError: src不是numpy数组，也不是标量的错误。

例如，在使用OpenCV库对一张图片进行处理时，我们常常需要加载图片并将其转换为numpy数组，然后再进行一些操作。如果我们在这个过程中传入了错误的数据类型，就会触发这个错误。

解决方法

要解决TypeError: src不是numpy数组，也不是标量的问题，我们需要首先确保传入的数据类型是正确的。如果我们需要传入numpy数组作为参数，可以使用numpy.array()方法将其他数据类型转换为numpy数组。另外，我们也可以使用assert语句来确保传入的数据类型符合要求。

下面是一个示例代码，演示了如何避免TypeError: src不是numpy数组，也不是标量的错误：

import numpy as np

# 错误示例
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = np.sum(data)
print(result) # 运行时将会出现TypeError: src不是numpy数组，也不是标量

# 正确示例
data = [1, 2, 3, 4, 5]
data_array = np.array(data)
result = np.sum(data_array)
print(result) # 输出15

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个普通的Python列表data，然后尝试使用numpy.sum()方法对其进行求和操作。由于传入的数据类型不是numpy数组，所以会触发TypeError错误。接着，我们将data转换为numpy数组data_array，并再次使用numpy.sum()方法对其进行求和操作，这时就不会再出现错误。

通过以上示例，我们可以看到，避免TypeError: src不是numpy数组，也不是标量的错误的关键是要确保传入的数据类型是符合要求的。使用numpy.array()方法和assert语句是两种常见的解决方法。