Question

我将在下面提供完整的代码，但问题基本上是这样的：我创建了一个这样的数据结构：means = {ID1：{HOUR1：[AVERAGE_FLOW，NUMBER_OF_SAMPLES] ...}

我使用np.mean（）创建了AVERAGE_FLOW。我可以这样做：

print means['716353'][0][0] #OUT : 76.6818181818

但是当我想要运行第二个代码时：

means[row['ID']][i][0]

我得到：TypeError：＆＃39; numpy.float64＆＃39;对象不可迭代

以下是代码，第一个是我生成平均数据的地方，第二个是我尝试创建列表的地方：

shunned=[]
means={}  #{ #DAY: [mean, number of samples]}
hour={}
for i in range(24):
    hour[i]=[]    
for station in stations:
    means[station]=copy.deepcopy(hour) 

for station in d:  
    for hour in range(24):
        temp=[]
        for day in range(1,31):
            if day in sb: #swtich between sa for all days and sb for business days
                try: #no entry = no counting in the mean, list index out of range, the    station has not hourly data to begin with
                    e = d[station][str(day)][hour][0]

                    if not e: # sometimes we have '' for flow which, should not be        counted
                        next
                    else:
                        temp.append(int(e))
                except IndexError:
                    if station not in shunned:
                        shunned.append([station,d[station]])
                    else:
                        next
        temp=np.array(temp)
        means[station][hour]=[np.mean(temp),len(temp)]

pprint.pprint(means)
print means['716353'][0][0] #OUT : 76.6818181818 






headers=['ID' , 'Lat', 'Lng', 'Link ID']+range(24)

csv_list=[]
meta_f.seek(0)
i=0
for row in meta_read:
    if i>100:
        break
    temp=[]
    if row['ID'] in stations:
        temp.append([row['ID'],row['Latitude'],row['Longitude'],' '])
        for i in range(24):
            temp.extend(means[row['ID']][i][0])
    csv_list.append(temp)
    i+=1

pprint.pprint(csv_list) #OUT:temp.extend(means[row['ID']][i][0]) TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

我在第一个代码中尝试了str（np.means（temp）），可能是因为numpy，但实际上它给了我价值的第一个数字！好像它正在通过字符串迭代...你能解释一下发生了什么吗？谢谢！

Answer 1

看起来您正在尝试使用标量浮点变量扩展列表。 extend的参数必须是可迭代的（即不是浮点数）。从你的第一段代码看起来means[i][j][k]返回一个浮点数，

print means['716353'][0][0] #OUT : 76.6818181818

问题出在这里，

temp.extend(means[row['ID']][i][0])

如果您希望means[i][j][k]始终是单个值而不是列表，则可以使用append而不是extend。

temp.append( means[row['ID']][i][0] )

显示差异的一个例子，

l = [i for i in range(10)]
l.extend( 99.0 )
TypeError: 'float' object is not iterable

这不起作用b / c浮点数不可迭代

l.extend( [99.0] )
print l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 99.0]

这适用于b / c列表是可迭代的（甚至是一个元素列表）

l.append( 101.0 )
print l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 99.0, 101.0]

append适用于非迭代（例如浮点数）

numpy.float64对象不可迭代......但我没有尝试

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