TypeError: только массивы длиной-1 могут быть преобразованы в скаляры Python при попытке экспоненциально соответствовать данным

Question

f=np.loadtxt('Single Small Angle 1.txt',unpack=True,skiprows=2) 
g=np.loadtxt('Single Small Angle 5.txt',unpack=True,skiprows=2) 

x = f-g[:,:11944] 
t=range(len(x)) 
m=math.log10(abs(x)) 

np.polyfit(t,m) 

plt.plot(t,abs(x)) 
plt.show() 

Я просто не уверен, как исправить мою проблему. Он продолжает говорить:

m=math.log10(abs(x)) 
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars 

Answer 1

Non-Numpy функции, такие как math.abs() или math.log10() не дружат с Numpy массивами. Просто замените строку поднимая ошибку с:

m = np.log10(np.abs(x)) 

Помимо что np.polyfit() вызов не будет работать, потому что отсутствует параметр (и вы не назначая результат для дальнейшего использования в любом случае).

Answer 2

Вот еще один способ, чтобы воспроизвести эту ошибку в python2.7 с NumPy:

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
b = np.array([4,5,6]) 
c = np.concatenate(a,b) #note the lack of tuple format for a and b 
print(c) 

Метод np.concatenate производит ошибку:

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

Если вы читаете документацию вокруг numpy.concatenate, то вы увидите, что он ожидает кортежей объектов numpy array. Таким образом, окружающий переменные с фиксированными скобками это:

import numpy as np 
a = np.array([1,2,3]) 
b = np.array([4,5,6]) 
c = np.concatenate((a,b)) #surround a and b with parens, packaging them as a tuple 
print(c) 

Затем он печатает:

[1 2 3 4 5 6] 

Что здесь происходит?

Эта ошибка является примером реализации пузырьковой реализации, вызванной философией питона на утиной. Это критическая ошибка низкого уровня. Питоны python puke up, когда он получает некоторые неожиданные типы переменных, пытается убежать и что-то делать, получает часть пути, попытки заражения, попытки исправления, терпят неудачу, а затем говорит вам, что «вы можете», t refromulate подпространство реагирует, когда ветер дует с востока во вторник ».

В более разумных языках, таких как C++ или Java, он сказал бы вам: «вы не можете использовать TypeA, где ожидался TypeB». Но Python делает это лучше для солдат, делает что-то неопределенное, терпит неудачу, а затем возвращает вам бесполезную ошибку. Тот факт, что мы должны обсуждать это, является одной из причин, по которым мне не нравится Python, или ее философия утиной печати.