Python报错(一)

本文介绍在使用np.around函数控制数组小数位数时遇到的AttributeError错误,并提供解决方案,通过astype(float)将数据类型转换为浮点数,成功避免了错误并实现了预期的精度控制。
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试图用np.around,将数组的小数控制三位

DataSetsD = np.around(DataSetsD, decimals=3)

产生如下错误:

AttributeError: ‘float’ object has no attribute ‘rint’

可通过.astype(float)强制把数组数据类型转换成float解决

DataSetsD = (DataSets[:,:72]/Base).astype(float)        
DataSetsD = np.around(DataSetsD, decimals=3)

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

Python中,报错反馈是程序运行过程中遇到问题时的重要组成部分。当代码执行出错,Python解释器会生成错误信息(也称为异常或错误消息),这些信息通常包含了出错的位置、类型以及关于错误原因的详细描述。理解这些错误信息有助于开发者定位和修复代码中的问题。 Python报错分为几种常见类型: 1. **语法错误**(SyntaxError):这是最基本的错误类型,通常由于拼写错误、缺少必要的符号或不符合Python语法规则导致,如括号不匹配或缩进错误。 2. **运行时错误**(RuntimeError):这类错误在程序执行过程中出现,比如除数为零、尝试访问不存在的键等,它们不会阻止程序编译,但会导致程序停止执行。 3. **类型错误**(TypeError):当操作符或函数应用于不兼容的数据类型时,例如字符串和整数相加。 4. **名称错误**(NameError):当你试图使用个未定义的变量或函数名。 5. **ImportError**:当尝试导入个模块而模块找不到时发生。 6. **KeyError**:在字典中查找不存在的键时。 7. **AttributeError**:对象没有预期的属性或方法。 要解决Python报错,你可以采取以下步骤: - 阅读错误消息,了解错误类型和位置。 - 使用`try-except`结构捕获并处理可能的错误。 - 使用`debugger`(如pdb)进行逐步调试。 - 查阅官方文档或在线资源,如Stack Overflow,寻求解决方案。
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