TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

最新推荐文章于 2020-12-18 14:44:09 发布

Lesley_驰骋沙场

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分类专栏： python 文章标签： python

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本文介绍了在使用Python进行科学计算时遇到的关于NumPy数组与标准数学函数不兼容的问题，并给出了相应的解决办法。文章详细解释了如何正确地在涉及NumPy数组的操作中使用指数函数，并提供了一个具体的例子来说明如何修改代码以避免类型错误。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

def sigmoid(intX):
    return 1.0/(1+exp(-intX))
dataMatrix = mat(dataMatIn)
weights = ones((n, 1))
h = sigmoid(dataMatrix*weights)

出错：

return 1.0/(1+math.exp(-intX)) 
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

因为dataMatrix 与weights均为numpy矩阵，相乘也是numpy矩阵，而math.exp()函数只处理python标准数值。
此处需要用numpy的exp()方法，如下：

import numpy as np
def sigmoid(self, intX):
    return 1.0/(1+np.exp(-intX))

也可以在文件头添加from numpy import *,就可以直接用exp(-intX)了

def smoSimple(dataMatIn, classLabels, C, toler, maxIter):
    dataMatrix = mat(dataMatIn)
    labelMat = mat(classLabels).transpose()
    iter = 0
    while iter < maxIter:
        alphaPairChanged = 0
        for i in range(m):
            fXi = float(multiply(alphas, labelMat).T * (dataMatrix * dataMatrix[i,:].T)) + b
           .....

出错：

    fXi = float(multiply(alphas, labelMat).T * (dataMatrix * dataMatrix[i,:].T)) + b
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

print 
multiply(alphas, labelMat).T * (dataMatrix * dataMatrix[i,:].T)

[[ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 [ 0.]
 ...
 [ 0.]]

可见float()函数中是一个numpy数组，此例又证明标准python函数对numpy数组不适用。