Article original : TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
En Python, vous pouvez utiliser la bibliothèque numpy lorsque vous travaillez avec des tableaux et certains concepts mathématiques comme les matrices et l'algèbre linéaire.
Mais comme pour tout autre aspect de l'apprentissage et du travail avec un langage de programmation, les erreurs sont inévitables.
Dans cet article, vous apprendrez à corriger l'erreur "TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars" qui se produit principalement lors de l'utilisation de la bibliothèque numpy.
Qu'est-ce qui cause l'erreur TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars en Python ?
L'erreur "TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars" est levée lorsque nous passons un tableau à une méthode qui n'accepte qu'un seul paramètre.
Voici un exemple :
import numpy as np
y = np.array([1, 2, 3, 4])
x = np.int(y)
print(x)
# TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
Le code ci-dessus lève l'erreur "TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars" parce que nous avons passé le tableau y à la méthode int() de NumPy. Cette méthode ne peut accepter qu'un seul paramètre.
Dans la section suivante, vous verrez quelques solutions pour cette erreur.
Comment corriger l'erreur TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars en Python
Il existe deux solutions générales pour corriger l'erreur "TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars".
Solution n°1 – Utiliser la fonction np.vectorize()
La fonction np.vectorize() peut accepter une séquence ou un tableau comme paramètre. Lorsqu'elle est affichée, elle retourne un tableau.
Voici un exemple :
import numpy as np
vector = np.vectorize(np.int_)
y = np.array([2, 4, 6, 8])
x = vector(y)
print(x)
# [2, 4, 6, 8]
Dans l'exemple ci-dessus, nous avons créé une variable vector qui va "vectoriser" tout paramètre qui lui est passé : np.vectorize(np.int_).
Nous avons ensuite créé un tableau et l'avons stocké dans la variable y : np.array([2, 4, 6, 8]).
En utilisant la variable vector créée initialement, nous avons passé le tableau y comme paramètre : x = vector(y).
Lors de l'affichage, nous obtenons le tableau — [2, 4, 6, 8].
Solution n°2 – Utiliser la fonction map()
La fonction map() accepte deux paramètres dans ce cas — la méthode NumPy et le tableau.
import numpy as np
y = np.array([2, 4, 6, 8])
x = np.array(list(map(np.int_, y)))
print(x)
# [2, 4, 6, 8]
Dans l'exemple ci-dessus, nous avons imbriqué la fonction map() dans une méthode list() afin d'obtenir le tableau retourné sous forme de liste et non d'objet map.
Solution n°3 – Utiliser la méthode astype()
Nous pouvons utiliser la méthode astype() pour convertir un tableau NumPy en entiers. Cela empêchera la levée de l'erreur "TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars".
Voici comment faire :
import numpy as np
vector = np.vectorize(np.int_)
y = np.array([2, 4, 6, 8])
x = y.astype(int)
print(x)
# [2 4 6 8]
Résumé
Dans cet article, nous avons parlé de l'erreur "TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars" en Python.
Elle est levée lorsque nous passons un tableau comme paramètre à une méthode numpy qui n'accepte qu'un seul paramètre.
Pour corriger l'erreur, nous avons utilisé différentes méthodes comme la fonction np.vectorize(), la fonction map() et la méthode astype().
Bon codage ! 💡