规范化numpy数组中的列会导致typ

Question

希望在numpy ndarray中对数据进行简单的规范化。 特别想要X-mu/sigma。试着使用 我在前面的问题中发现了-keepinggeterror=TypeError 无法使用灵活类型执行reduce。放弃了，尝试了更简单的方法 规范化方法X-mu/X.ptp-得到了相同的错误。你知道吗

import csv
import numpy as np
from numpy import *
import urllib.request

#Import comma separated data from git.hub
url = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-
databases/wine/wine.data'
urllib.request.urlretrieve(url,'F:/Python/Wine Dataset/wine_data')

#open file
filename = 'F:/Python/Wine Dataset/wine_data';
raw_data = open(filename,'rt');

#Put raw_data into a numpy.ndarray
reader = csv.reader(raw_data);
x = list(reader);
data = np.array(x)

#First column is classification, other columns are features
y= data[:,0];
X_raw = data[:,1:13];

# Attempt at normalizing data- really wanted X-mu/sigma gave up
# even this simplified version doesn't work 
# latest error is TypeError cannot perform reduce with flexible type?????

X = (X_raw - X_raw.min(0)) /  X_raw.ptp(0);

print(X);

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Answer 1

终于想明白了。“数据=np.数组（x） “返回了一个包含字符串数据的数组。你知道吗

曾经是： 数据=“np.数组（x） ““

更改为：“np.数组（x） .astype类型(np.浮动)““

在那之后一切都成功了-简单的问题花了我几个小时