我正在尝试编写一个非常简单的代码,它只返回一个x从0到10的数组,增量为0.1,但不断出现错误:
x = np.arange[[0,10,0.1,np.float]]
TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable
这是我的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
results = {} # creating an empty dictionary
f = open (r'D:\Work\Thesis\TEST_figures\telemac_comparison_1', 'w')
f.write ('Distance'+'Free surface')
result = [[], []]
x = np.arange([0,10,0.1,np.float])
print x
正如你所看到的那样,它显然没有完成,但我想现在对这一行进行排序。
答案 0 :(得分:2)
不要传入列表,传入单独的参数:
x = np.arange(0, 10, 0.1, np.float)
演示:
>>> np.arange(0, 10, 0.1, np.float)
array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ,
1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. , 2.1,
2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1, 3.2,
3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4. , 4.1, 4.2, 4.3,
4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5. , 5.1, 5.2, 5.3, 5.4,
5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6. , 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5,
6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7. , 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6,
7.7, 7.8, 7.9, 8. , 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7,
8.8, 8.9, 9. , 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8,
9.9])
顺便提一句,当您将列表作为第一个参数np.float
作为第二个参数传递时,会导致问题标题中出现错误消息:
>>> np.arange([0,10,0.1], np.float)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'type' and 'list'
但stop
,start
和step
值在documented function signature中是单独的参数。
您的追溯也与您实际发布的代码不同;它在函数对象上使用订阅语法(索引),而不是尝试调用它。不要使用np.arange[]
,它是一个函数对象而不是序列。
答案 1 :(得分:0)
你似乎有两次尝试
np.arange[[...]]
尝试订阅(参见列表索引l[0]
或按键d['key']
进行字典访问),这没有任何意义 - arange
是功能;以及
np.arange([...])
传递单个列表参数,而arange
实际需要(最多)四个单独的参数。
相反,您应该这样做:
np.arange(*[...]) # unpack the list to separate arguments
如果你想一次定义参数并重复使用它们,那么会很有用,或者:
np.arange(...) # pass as separate arguments
后者的演示:
>>> x = np.arange(0, 10, 0.1, np.float)
>>> x
array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. ,
1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. , 2.1,
2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1, 3.2,
3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4. , 4.1, 4.2, 4.3,
4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5. , 5.1, 5.2, 5.3, 5.4,
5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6. , 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5,
6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7. , 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6,
7.7, 7.8, 7.9, 8. , 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7,
8.8, 8.9, 9. , 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8,
9.9])
将来,在尝试使用函数时请考虑reading the documentation。