numpy.reshape()是否仅支持整数类型？float参数引发类型错误求助

用户代码 #

import numpy as np 
import pandas as pd 
file = open("C:\Temp_Python\FF\FF_New.txt","r") 
data = file.readlines() 
f = [] 
index = [] 
for i in range(1,np.size(data)): 
    t = data[i].split() 
    index.append(int(t[0])) 
    for j in range(1, 5): 
        k = float(t[j]) 
        f.append(k/100)

n = len(f) 
nm = n/4 
print(nm)

f1 = np.reshape(f, [nm,4])
ff = pd.DataFrame(f1, index=index, columns= ['mkt','smb','hml','rf'])

print (index)
print (f)

报错信息 #

runcell(0, 'C:/Users/ujjwa/data retrieve processing.py') 
19.0 
Traceback (most recent call last):

File C:\Program Files\Spyder\pkgs\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals)

File c:\users\ujjwa\data retrieve processing.py:18 f1 = np.reshape(f, [nm,4])

File <array_function internals>:200 in reshape

File C:\Program Files\Spyder\pkgs\numpy\core\fromnumeric.py:298 in reshape return _wrapfunc(a, 'reshape', newshape, order=order)

File C:\Program Files\Spyder\pkgs\numpy\core\fromnumeric.py:54 in _wrapfunc return _wrapit(obj, method, *args, **kwds)

File C:\Program Files\Spyder\pkgs\numpy\core\fromnumeric.py:43 in _wrapit result = getattr(asarray(obj), method)(*args, **kwds)

TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

用户疑问 #

numpy.reshape()是否不支持float数据类型，仅能使用int类型？

解答 #

不是reshape不支持处理float类型的数据，而是你传入的形状参数里包含了float类型的数值。

看你的代码：

nm = n/4

在Python3中，/除法运算的结果永远是float类型——哪怕n能被4整除（比如你输出的nm是19.0），而numpy的reshape要求每个维度的大小必须是整数类型，所以才会抛出这个类型错误。

解决方法 #

只需要把nm转换成整数类型即可，有两种常用方式：

1. 使用整数除法//，确保结果是int：

   nm = n // 4
   

2. 显式将float转成int：

   nm = int(n/4)
   

修改后，np.reshape(f, [nm,4])的形状参数就都是整数，就能正常执行了。

额外优化建议 #

• 导入语句分开写，提升可读性：import numpy as np和import pandas as pd各占一行（原代码写在同一行，语法合法但不符合规范）。
• 使用with语句打开文件，自动管理文件资源，避免忘记关闭：

  with open("C:\Temp_Python\FF\FF_New.txt","r") as file:
      data = file.readlines()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ujjwal Alok