Python Numpy数组索引过滤遇numpy.int64不可迭代问题处理

• 报错TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable的核心是错误使用了列表的extend()方法：extend()要求传入可迭代对象（如列表、数组等），但代码中v = equals[count]取到的是单个numpy.int64类型的数值，不属于可迭代对象，因此触发类型错误。

只需要把函数中store_sets.extend(v)修改为store_sets.append(v)即可：
append()方法的作用就是往列表中添加单个元素，完全符合当前场景的需求。

修改后的完整函数代码如下：

def differences(filter_vals, store_sets):
    for count, (d,y) in enumerate(zip(all_data,filter_vals)):
        if d == y:
            v = equals[count]
            store_sets.append(v)
    print(store_sets)

如果不想写循环，可以直接用numpy的布尔掩码实现同样的效果，代码更短执行效率也更高：

set1 = equals[all_data == filtered_set].tolist()
set2 = equals[all_data == filtered_set2].tolist()

运行后得到的结果和预期完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者georgehere