如何修复Python3中类型转换对应的TypeError？

我正在运行以下代码。由于我是python新手，我试图理解为什么会出现TypeError以及如何修复它。非常感谢你的帮助

import matplotlib
matplotlib.use('SVG')

import matplotlib.pyplot as pyplot
import random
from numpy import array as ar
import math


N = 1000
data = [random.random() for i in range(N)]
x = ar(data)

a = 1.000000
y = (-1.000000) * a * math.log(x)

'''
pyplot.axis([0, 1, 0, 1])
'''

pyplot.xticks([0.1*k for k in range(0,1)])

'''
pyplot.yticks([0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
'''

pyplot.title('ElegantPDF')
pyplot.xlabel('x')
pyplot.ylabel('PDF(x)')

xminus = [0] * N 
xplus = [0] * N
yminus = [0] * N
yplus = [0] * N


pyplot.plot(x,y, color='blue', linestyle='', marker='o', label='Probability Distribuiton Function')
pyplot.errorbar(x, y, xerr=(xminus, xplus), yerr=(yminus, yplus), ecolor='green', elinewidth=2.0, capsize=20.0)
pyplot.legend(title='The legend')
pyplot.savefig('Elegant.svg')

回溯（最近一次调用last）：文件“ElegantPDF.py”，第15行，在

---

y=（-1.000000）*a*math.log（x）TypeError：只有长度为1的数组才能转换为Python标量

发生错误的原因是

math.log（）

需要标量或类似标量的数组

import math
import numpy as np

math.log(np.array([3, 4])) # will fail
math.log(np.array([3]))    # same as math.log(3)

如果要计算所有元素的日志，请使用

np.log（）

np.log(np.array([3, 4]))   # will get array([ 1.09861229,  1.38629436])

---

发生错误的原因是

math.log（）

需要标量或类似标量的数组

import math
import numpy as np

math.log(np.array([3, 4])) # will fail
math.log(np.array([3]))    # same as math.log(3)

如果要计算所有元素的日志，请使用

np.log（）

np.log(np.array([3, 4]))   # will get array([ 1.09861229,  1.38629436])

---

当x是数组时，math.log函数需要一个标量作为其输入参数

以下行应解决此问题：

y = [ math.log(x[i]) for i in range(0,len(x)) ]

---

它相当于

y=np.log（x）

math.log函数需要一个标量作为其输入参数，而x是一个数组

以下行应解决此问题：

y = [ math.log(x[i]) for i in range(0,len(x)) ]

---

它相当于

y=np.log（x）

可能：

x

是一个数组，

math.log（x）

需要一个数字。可能：

x

是一个数组，

math.log（x）

需要一个数字。我将对应的行更改为y=（-1.000000）*a*np.log（np.x）现在它给了我以下错误：回溯（最近一次调用上次）：文件“ElegantPDF.py”，第16行，y=（-1.000000）*a*np.log（np.x）AttributeError:“module”对象没有属性“x”@Ashur-Nah，你应该只做

np.log（x）

x

这是您的数组，它必须是函数的参数。我只是动态创建了我的数组，因此我做了

np.array（[3,4]）

。这与执行

data=[3,4]相同；x=ar（data）

基于代码的语法。下面的方法实际上是有效的：np.log（x），因为x已经被视为数组，而该行自动（令人惊讶地）将x记忆为数组。谢谢你给我一个线索。现在，我在绘图中有一个新的警告，它与绘图设置有关。如果我无法解决绘图设置的小问题，我将更新您。@Ashur奖励回合。pyplot.errorbar（）

中的
xerr
后缺少等号。类似地，您可能还希望在那里添加一个

linestyle='''`参数，以消除错误条之间的任何链接行。直到误差条的大小大于0，你才会看到误差条。例如，试试

xminus=[1]*N

和

xplus=[2]*N

。最后，

elinewidth

具有极高的价值。试着把它调小一点，或者完全去掉它。为了将来的参考，如果您有一个与原始问题无关的后续问题，最好是问一个新问题。我将相应的行更改为y=（-1.000000）*a*np.log（np.x），现在它给了我以下错误：回溯（最后一次调用）：文件“ElegantPDF.py”，第16行，y=（-1.000000）*a*np.log（np.x）AttributeError:“module”对象没有属性“x”@Ashur-Nah，您应该只执行

np.log（x）

x

这是您的数组，它必须是函数的参数。我只是动态创建了我的数组，因此我做了

np.array（[3,4]）

。这与执行

data=[3,4]相同；x=ar（data）

基于代码的语法。下面的方法实际上是有效的：np.log（x），因为x已经被视为数组，而该行自动（令人惊讶地）将x记忆为数组。谢谢你给我一个线索。现在，我在绘图中有一个新的警告，它与绘图设置有关。如果我无法解决绘图设置的小问题，我将更新您。@Ashur奖励回合。pyplot.errorbar（）

中的
xerr
后缺少等号。类似地，您可能还希望在那里添加一个

linestyle='''`参数，以消除错误条之间的任何链接行。直到误差条的大小大于0，你才会看到误差条。例如，试试

xminus=[1]*N

和

xplus=[2]*N

。最后，

elinewidth

具有极高的价值。试着把它调小一点，或者完全去掉它。为了便于将来参考，如果您有一个与原始问题无关的后续问题，最好是提出一个新问题。这可以简化为

y=[math.log（i）For i in x]

。但是，这仅适用于1d阵列。对于多维数组，每个

i

将不是标量，您将遇到相同的问题，而

np.log（）

将在不考虑形状的情况下应用操作元素。此外，

np.log（）

是矢量化的，操作比Python级循环快得多。这可以简化为

y=[math.log（i）for i in x]

。但是，这仅适用于1d阵列。对于多维数组，每个

i

将不是标量，您将遇到相同的问题，而

np.log（）

将在不考虑形状的情况下应用操作元素。此外，

np.log（）。