TypeError：返回数组必须是 ArrayType答案

【问题标题】：TypeError: return arrays must be of ArrayTypeTypeError：返回数组必须是 ArrayType
【发布时间】：2017-02-25 14:33:19
【问题描述】：

epsData 是一个由Dates 和StockID 组成的二维数组。

为了简单起见，我取出了一些代码。

代码调用函数Generate和neweps，epsData被引擎传递。我不确定为什么当我尝试将数组 epsss 传递给 SUE() 函数时会出错。

我尝试使用 flatten 函数删除数组中多余的括号（如果有的话），但这没有帮助。

SUE() 应该遍历数组并找到倒数第四个不同的值，然后将它们存储在数组中。

我收到此错误：

TypeError: return arrays must be of ArrayType

下面标出三行：

def lastdifferentvalue(vals,datas,i):
  sizes=len(datas)
  j=sizes-1
  values=0
  while (i>0) and (j>=0):
    if logical_and((vals-datas[j]!=0),(datas[j]!=0),(datas[j-1]!=0)): # !! HERE !!
      i=i-1
      values=datas[j-1]
    j=j-1
  return j, values

def SUE(datas):
  sizes=len(datas)
  j=sizes-1
  values=0
  sues=zeros(8)
  eps1=datas[j]
  i=7
  while (j>0) and (i>=0) :
    counts, eps2=lastdifferentvalue(eps1,array(datas[0:j]),4)
    if eps2!=0:
      sues[i]=eps1-eps2
      i=i-1
      j,eps1=lastdifferentvalue(eps1,datas[0:j],1) # !! HERE !!

  stddev=std(SUE)
  sue7=SUE[7]
  return stddev,sue7          

def Generate(di,alpha):      

    #the code below loops through the data. neweps is a two dimensional array of floats [dates, stockid]                     
    for ii in range(0,len(alpha)):
      if (epss[2,ii]-epss[1,ii]!=0) and (epss[2,ii]!=0) and (epss[1,ii]!=0):
        predata=0
        epsss= neweps[di-delay-250:di-delay+1,ii]
        stddevs,suedata= SUE(array(epsss.flatten())) # !! HERE !!

【问题讨论】：

我可以在该错误的开头和结尾处有“**”的三行。非常感谢
请阅读“minimal reproducible example”。我们需要演示问题的minimum 程序，以及支持输入和所需输出。将代码减少到最小但仍然重复问题的过程通常表明问题是什么。
加粗在代码块中不起作用 - 我将其更新为注释，以便可以运行代码。根据需要进行调整。
我已经编辑了代码并试图总结它。一些数据从引擎传递到这里。请你能帮我看看可能是什么问题吗？非常感谢
大家好，任何人都可以看看我的问题。非常感谢！

标签： python numpy multidimensional-array typeerror

【解决方案1】：

大概，你正在使用numpy.logical_and，形式为

np.logical_and(a, b, c)

意思是你想取三者中的逻辑和。但是，如果您检查文档，那不是它的作用。它将c 解释为您打算存储结果的数组。

你的意思可能是这样的

np.logical_and(a, np.logical_and(b, c))

【讨论】：

【解决方案2】：

行：

if logical_and((vals-datas[j]!=0),(datas[j]!=0),(datas[j-1]!=0))

有两个错误：

大概你想在(vals-datas[j] != 0) 和 (datas[j] != 0) 和 (datas[j-1] != 0) 上执行logical_and。然而numpy.logical_and 只接受两个 input 参数，如果通过第三个参数，则假定为 output 数组。因此，如果您希望 numpy.logical_and 对三个数组进行操作，则应表示为：
```
logical_and(logical_and((vals-datas[j] != 0), (datas[j] != 0)), (datas[j-1] != 0))
```
无论如何，在if 语句中使用logical_and 是没有意义的。它返回一个数组，而一个数组没有真值。也就是说，logical_and 的结果是一个布尔数组，其中一些为真，一些为假。您是否希望检查它们是否全部为真？或者如果至少有一些是真的？

如果是前者，那么你应该测试它：
```
if numpy.all(logical_and(...)):
   ...
```
如果是后者，则将其测试为：
```
if numpy.any(logical_and(...)):
   ...
```

【讨论】：