unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ufunc' and 'float'

2023-11-03 21:18

本文主要是介绍unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ufunc' and 'float',希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

别被纸老虎吓到了!

其实只是变量名写错了而已,检查一下你的变量,

比如把maxinum 写成了 maximum。

这篇关于unsupported operand type(s) for *: 'numpy.ufunc' and 'float'的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/340925

相关文章

Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式

《Java深度学习库DJL实现Python的NumPy方式》本文介绍了DJL库的背景和基本功能,包括NDArray的创建、数学运算、数据获取和设置等,同时,还展示了如何使用NDArray进行数据预处理... 目录1 NDArray 的背景介绍1.1 架构2 JavaDJL使用2.1 安装DJL2.2 基本操

解决Spring运行时报错:Consider defining a bean of type ‘xxx.xxx.xxx.Xxx‘ in your configuration

《解决Spring运行时报错:Considerdefiningabeanoftype‘xxx.xxx.xxx.Xxx‘inyourconfiguration》该文章主要讲述了在使用S... 目录问题分析解决方案总结问题Description:Parameter 0 of constructor in x

numpy求解线性代数相关问题

《numpy求解线性代数相关问题》本文主要介绍了numpy求解线性代数相关问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 在numpy中有numpy.array类型和numpy.mat类型,前者是数组类型,后者是矩阵类型。数组

C 标准库 - `<float.h>`

C 标准库 - <float.h> 概述 <float.h> 是 C 标准库中的一个头文件,它定义了与浮点数类型相关的宏。这些宏提供了关于浮点数的属性信息,如精度、最小和最大值、以及舍入误差等。这个头文件对于需要精确控制浮点数行为的程序非常有用,尤其是在数值计算和科学计算领域。 主要宏 <float.h> 中定义了许多宏,下面列举了一些主要的宏: FLT_RADIX:定义了浮点数的基数。

Oracle type (自定义类型的使用)

oracle - type   type定义: oracle中自定义数据类型 oracle中有基本的数据类型,如number,varchar2,date,numeric,float....但有时候我们需要特殊的格式, 如将name定义为(firstname,lastname)的形式,我们想把这个作为一个表的一列看待,这时候就要我们自己定义一个数据类型 格式 :create or repla

Caused by: org.hibernate.MappingException: Could not determine type for: org.cgh.ssh.pojo.GoodsType,

MappingException:这个主要是类映射上的异常,Could not determine type for: org.cgh.ssh.pojo.GoodsType,这句话表示GoodsType这个类没有被映射到

python科学计算:NumPy 线性代数与矩阵操作

1 NumPy 中的矩阵与数组 在 NumPy 中,矩阵实际上是一种特殊的二维数组,因此几乎所有数组的操作都可以应用到矩阵上。不过,矩阵运算与一般的数组运算存在一定的区别,尤其是在点积、乘法等操作中。 1.1 创建矩阵 矩阵可以通过 NumPy 的 array() 函数创建。矩阵的形状可以通过 shape 属性来访问。 import numpy as np# 创建一个 2x3 矩阵mat

探索Python的数学魔法:Numpy库的神秘力量

文章目录 探索Python的数学魔法:Numpy库的神秘力量背景:为什么选择Numpy?Numpy是什么?如何安装Numpy?五个简单的库函数使用方法场景应用常见Bug及解决方案总结 探索Python的数学魔法:Numpy库的神秘力量 背景:为什么选择Numpy? 在Python的世界中,数据处理和科学计算是不可或缺的一部分。但原生Python在处理大规模数据时可能会显

俩个float数之间比较大小

需求:俩个标识金额的浮点数比较大小。 问题:相等无法成立。经过var_dump()打印,俩个浮点数数值 一样大。 解决:把标识金额的浮点数乘以100,抓换成整形,在做比较。即可使相等成立

Numpy random.random()函数补充

np.random.random() np.random.random()的作用是生成指定形状的均匀分布的值为[0,1)的随机数 参数为size,也就是用于指定的形状大小 import numpy as npprint(np.random.random(size=(2, 2)))# [[0.19671797 0.85492315]# [0.99609539 0.66437246]]