如何修复:类型错误:无法用灵活类型
进行约简
在本文中，我们将讨论 TypeError:不能用灵活类型执行 reduce，以及如何修复它。当我们找到由多种类型的数据组成的二维 NumPy 数组的平均值时，可能会出现这种错误。
使用中的数据集:
| **学生证** | **学生姓名** | **分支** | **标记** | | --- | --- | --- | --- | | One hundred and one | （英、瑞）哈里（人名） | 中学生毕业考试 | Eighty-seven | | One hundred and two | 留宿（remain overnight 的缩写） | 欧洲经济委员会 | Eighty-eight | | One hundred and three | 阿莱夏 | 中学生毕业考试 | seventy-two |当我们使用 NumPy 创建这个表时，这个 2D 数组由多种类型的数据组成。在这里，我们有字符串和整数数据类型。要找到任何像 Marks 这样的数字列的平均值，它会抛出 TypeError，因为它不知道当不是所有的值都是数字时如何取平均值(即学生姓名，分支由类型字符串的数据组成)。
示例:产生错误代码
Python 3
# import necessary packages
import numpy as np
# create a 2D Array
students = np.array([['Student ID', 'Student Name', 'Branch', 'Marks'],
[101, 'Hary', 'CSE', 87],
[102, 'Ron', 'ECE', 88],
[103, 'Alexa', 'CSE', 72]])
# mean of marks(3rd column)
print(students[:, 3].mean())
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