import numpy as np
import astropy as ap
def mass(FWHM, lumi):
abs_lumi = bhm.L_1450(lumi)
s1 = (FWHM/1000)
s2 = ((abs_lumi)/(10**44))
s = [(s1**2)*(s2**0.53)]
#mass = np.log10((s1**2)*(s2**0.53)) + 6.66 #old way, didn't work
mass = np.log10(s) + 6.66
return mass
我正在尝试使用numpy log10函数,但我一直收到错误信息:
AttributeError: 'float' object has no attribute 'log10'
我尝试将我的参数放入列表(s变量),但我得到了相同的错误消息。 FWHM和lumi都是带小数点的数字(我认为它们被称为浮点数)。
答案 0 :(得分:6)
这个问题的答案有点棘手,需要了解Python如何处理整数以及numpy如何强制类型。感谢@ali_m的评论!
假设64位整数,最大可表示整数为9,223,372,036,854,775,807
(参见例如Wikipedia),大致为10**19
。但是一旦超过这个值,Python就会回退到无限的整数表示(就像在你的情况下10**44
)。但NumPy并不支持这种无限制的精确类型,因此结果将回落到object
并且这些object
数组不支持所有(任何?) ufuncs,如np.log10
。
解决方案很简单:将此大数字转换为浮点数:
>>> # Negative powers will result in floats: 44 -> -44, * instead of /
>>> np.array([10, 20]) * 10**-44
array([ 1.00000000e-43, 2.00000000e-43])
>>> # you could also make the base a float: 10 -> 10.
>>> np.array([10, 20]) / 10.**44
array([ 1.00000000e-43, 2.00000000e-43])
>>> # or make the exponent a float: 44 -> 44.
>>> np.array([10, 20]) / 10**44.
array([ 1.00000000e-43, 2.00000000e-43])
>>> # manually cast the result to a float
>>> np.array([10, 20]) / float(10**44)
array([ 1.00000000e-43, 2.00000000e-43])
>>> # not working, result is an object array which cannot be used for np.log10
>>> np.array([10, 20]) / (10**(44))
array([1e-43, 2e-43], dtype=object)
>>> # ^---------that's the problem!
您只需更改功能中的第三行:
import numpy as np
def mass(FWHM, lumi):
s1 = FWHM / 1000
s2 = lumi * 10**-44 # changed line, using the first option.
s = s1**2 * s2**0.53
mass = np.log10(s) + 6.66
return mass
这至少适用于我的所有测试输入,例如:
>>> mass(np.array([10., 20]), np.array([10., 20]))
array([-20.13 , -19.36839411])
答案 1 :(得分:0)
问题的原因如上所述。一种简单的解决方案是使用.astype()
转换数组的类型。
any_np_array = []
any_np_array = any_np_array.astype(float)