Python中numpy.random.randn报错：float对象无法转为整数TypeError

嘿，这个问题我之前调试代码的时候也踩过坑！

错误原因拆解 #

你看到的TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer，本质是因为在Python 3里，M/3（也就是30/3）会返回浮点数10.0，而np.random.randn()要求传入的维度参数必须是整数——它没法把10.0当成数组的行数来处理，所以直接报错了。

快速修复方案 #

把普通除法/换成整数除法//，这样得到的结果就是纯整数了，完全符合randn()的参数要求：

import numpy as np

N = 4
M = 30
# Generar datos a partir de 3 clusters diferentes:
X1 = 10 + 2*np.random.randn(M//3, N)
X2 = -10 + 5*np.random.randn(M//3, N)
X3 = 1*np.random.randn(M//3, N)

进阶优化（应对非3倍数的M） #

如果之后你把M改成不是3的倍数的数（比如29），上面的写法会少生成样本。可以加个小处理，把余数补到最后一个聚类里，保证总样本数刚好是M：

import numpy as np

N = 4
M = 29  # 比如改成非3倍数的数
base_size = M // 3
# 把多出来的样本数加到第三个聚类
cluster3_size = base_size + (M % 3)

X1 = 10 + 2*np.random.randn(base_size, N)
X2 = -10 + 5*np.random.randn(base_size, N)
X3 = 1*np.random.randn(cluster3_size, N)

# 验证总样本数：base_size + base_size + cluster3_size = M
print(base_size + base_size + cluster3_size)  # 输出29

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AFS