Python &引用；浮动；对象不可复制错误；但我不明白我'；我在重复？

我正在尝试将fast5（HDF5）数据文件重写为abf格式，我有以下代码可以将给定的fast5文件重写为通用数据类型，以便使用其他工具重写为abf。但是，下面的代码在数字化步骤中会产生错误

from uuid import uuid4
import numpy as np
from fast5_research import BulkFast5

filename='test1.fast5'
mean, stdv, n = 40.0, 2.0, 10000
raw_data = np.random.laplace(mean, stdv/np.sqrt(2))


# example of how to digitize data
start, stop = int(min(raw_data - 1)), int(max(raw_data + 1))
rng = stop - start
digitisation = 8192.0
bins = np.arange(start, stop, rng / digitisation)


# np.int16 is required, the library will refuse to write anything other
raw_data = np.digitize(raw_data, bins).astype(np.int16)



# The following are required meta data
channel_id = {
    'digitisation': digitisation,
    'offset': 0,
    'range': rng,
    'sampling_rate': 4000,
    'channel_number': 1,
    }
read_id = {
    'start_time': 0,
    'duration': len(raw_data),
    'read_number': 1,
    'start_mux': 1,
    'read_id': str(uuid4()),
    'scaling_used': 1,
    'median_before': 0,
}
tracking_id = {
    'exp_start_time': '1970-01-01T00:00:00Z',
    'run_id': str(uuid4()).replace('-',''),
    'flow_cell_id': 'FAH00000',
}
context_tags = {}

with Fast5.New(filename, 'w', tracking_id=tracking_id, context_tags=context_tags, channel_id=channel_id) as h:
    h.set_raw(raw_data, meta=read_id, read_number=1)

错误地

/usr/lib/python3/dist-packages/apport/report.py:13: DeprecationWarning: the imp module is deprecated in favour of importlib; see the module's documentation for alternative uses
  import fnmatch, glob, traceback, errno, sys, atexit, locale, imp, stat
Traceback (most recent call last):
  File "/home/archie/PycharmProjects/Fast5read/Fast5rewrite.py", line 11, in <module>
    start, stop = int(min(raw_data - 1)), int(max(raw_data + 1))
TypeError: 'float' object is not iterable

/usr/lib/python3/dist-packages/apport/report.py:13:DeprecationWarning:imp模块被弃用，取而代之的是importlib；有关替代用途，请参阅模块文档
导入fnmatch、glob、traceback、errno、sys、atexit、locale、imp、stat
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/archie/PycharmProjects/Fast5read/Fast5rewrite.py”，第11行，在
开始，停止=int（最小值（原始数据-1）），int（最大值（原始数据+1））
TypeError:“float”对象不可编辑

当我寻求帮助时，我想迭代一个范围，但我不知道迭代在哪里，也不知道如何修复这个错误

start, stop = int(min(raw_data - 1)), int(max(raw_data + 1))

min（）

和

max（）

是期望将iterables作为参数的函数。他们分别在这些可分解物中找到最小和最大的元素

按照您调用

np.random.laplace（）

的方式，它将返回一个单独的浮点值，这不是一个iterable

min（）

和

max（）

是期望将iterables作为参数的函数。他们分别在这些可分解物中找到最小和最大的元素

---

根据您调用

np.random.laplace（）

的方式，它将返回一个浮点值，该值不是一个iterable。

如果您希望从

numpy.random.laplace

返回iterable，则必须在（可选）第三个参数中指定要返回的数组的形状

e、 g.抽取10000个样本：

mean, stdv, n = 40.0, 2.0, 10000
raw_data = np.random.laplace(mean, stdv/np.sqrt(2),n)
    
# example of how to digitize data
start, stop = int(min(raw_data - 1)), int(max(raw_data + 1))
rng = stop - start
digitisation = 8192.0
bins = np.arange(start, stop, rng / digitisation)

---

如果您想要从

numpy.random.laplace

返回一个iterable，则必须在（可选）第3个参数中指定要返回的数组的形状

e、 g.抽取10000个样本：

mean, stdv, n = 40.0, 2.0, 10000
raw_data = np.random.laplace(mean, stdv/np.sqrt(2),n)
    
# example of how to digitize data
start, stop = int(min(raw_data - 1)), int(max(raw_data + 1))
rng = stop - start
digitisation = 8192.0
bins = np.arange(start, stop, rng / digitisation)

---

raw_data

是一个

float

，您如何获取该数据的

min

？我想你忘了告诉我你想画多少个样本，

np.random.laplace（平均值，stdv/np.sqrt（2），n）

我的理解是，

np.random.laplace（平均值，stdv/np.sqrt（2））

是不可编辑的，但我不知道最小值和最大值在它们上面迭代过。老实说，我不知道在这些调用中输入第二个参数是什么。@abhjeetbullar除了

mean

和

stdv/np.sqrt（2）

之外，还应该传递

n

，这样它将返回一个

n

采样元素数组scory Kramer你完全正确，非常感谢你，我简直不敢相信我错过了

原始数据是一个
浮点数
，你怎么能取它的
最小值
？我想你忘了告诉我你想画多少个样本，
np.random.laplace（平均值，stdv/np.sqrt（2），n）
我的理解是，
np.random.laplace（平均值，stdv/np.sqrt（2））
是不可编辑的，但我不知道最小值和最大值在它们上面迭代过。老实说，我不知道在这些调用中输入第二个参数是什么。@abhjeetbullar除了
mean
和
stdv/np.sqrt（2）
之外，还应该传递
n
，这样它将返回一个
n
采样元素数组scory Kramer你完全正确，非常感谢你，我简直不敢相信我错过了！考虑到他们上面有
n=10000
，我认为真正的解决办法是他们调用
laplace
成为
raw_data=np.random.laplace（mean，stdv/np.sqrt（2），n）
，这样他们就有了一个采样值数组。但是你的答案显然仍然有效。考虑到他们上面有
n=10000
，我认为真正的解决办法是他们调用
laplace
成为
raw_data=np.random.laplace（mean，stdv/np.sqrt（2），n）
，这样他们就有了一个采样值数组。但你的答案显然仍然有效。