【发布时间】：2018-02-17 13:05:15
【问题描述】：
clus = np.asarray(clus)
cens[0] = np.mean(clus, axis=0, dtype=np.float32)
clus1、clus2、clus3 是二维坐标数组。 我认为它可以通过调用numpy.mean并将axis设置为0来分别计算x轴和y轴的平均值，然后返回我[x，y]。 (https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.mean.html)
但是我失败了，得到了下面的错误。
[TypeError: cannot preform reduce with flexible type][1]
我该如何解决？或者错误是什么意思？
谢谢
#更新 2017.9.9
clus1,2,3 是这样从 csv 文件中读取的列表
98,157
101,130
206,218
158,162
189,237
212,186
63,35
196,188
185,176
然后像这样阅读
with open('clus_1.csv', 'rb') as c1:
rc1 = csv.reader(c1)
list_c1 = list(rc1)
clus.append(list_c1)
【问题讨论】：
-
您能否提供一个包含 clus1、clus2 或 clus3 的虚拟示例？它们包含的类型似乎有问题
-
更新了资料，谢谢
-
你应该将这段代码提炼成一个单一的、直接的可执行脚本，我们可以复制/粘贴并运行它。如果您可以使用单个数组重现问题，请删除所有内容的所有三重副本。
-
蒸馏。我发现错误是我从 csv 文件中读取的是字符串而不是整数
标签： python arrays numpy multidimensional-array k-means