运行NumPy Python脚本时报TypeError: 'numpy.float64' object不可迭代如何解决？

• 报错的触发位置就在代码最后一行print(sum(med))
• 顺着循环逻辑逐一看变量类型就能定位问题：
  1. 外层循环for i in arr：遍历二维NumPy数组的每一行，每次取到的i是长度为3的一维numpy数组
  2. 算出来的vr = i - mean、vr**2，同样是长度为3的一维numpy数组
  3. 内层循环for med in vr**2：逐个遍历这个一维数组的元素，每次拿到的med是单个numpy.float64类型的标量值，根本不是可迭代对象
  4. Python内置的sum()函数要求输入可迭代对象（比如列表、数组），对单个标量直接调用sum()时，就会抛出“无法迭代numpy.float64对象”的类型错误

1. 删掉多余的内层循环
   这段代码原本是想算每一行的离均差平方和，根本不需要在拿到一维的平方差数组后，再嵌套循环去遍历单个元素、再对单个元素求和。直接对整行的平方差数组调用求和方法就行，修改后的可运行代码：

   import numpy as np
   arr = np.array([[3, 4, 5], [5, 6, 7], [2, 3, 4]])
   
   total = arr.sum()
   mean = total / arr.size
   
   for i in arr:
       vr = i - mean
       sq_diff = vr ** 2
       print(sq_diff.sum())
   

2. 实用优化建议
   • 算NumPy数组的和的时候，优先用数组自带的.sum()方法，比嵌套调用Python内置sum()的执行效率高很多，也不容易搞混数组维度
   • 完全不用手写循环实现基础统计计算，NumPy自带现成的统计接口：arr.mean()直接算均值、arr.var()直接算总体方差、arr.std()直接算标准差，不用自己写离均差计算的逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ade Rohmat Maulana