带NumPy的浮点参数和dict_值

Question

主要问题是python3告诉我，dict_values被用作参数，而显然，需要一个字符串或数字。（即使一个float是一个数字，或者我是这么想的。）

我为这个问题寻找了各种各样的解决方案，虽然我看到一些方面似乎暗示着可以做些什么，但没有什么东西能以一种我可以概括到我的具体情况的方式说出来。在

代码是：

def get_features(self, state, action):
    q_state = np.array(SimpleExtractor().get_features(state, action).values()).astype(dtype=float)
    return q_state

在执行代码时返回以下错误：

^{pr2}$

根据其中一个建议的解决方案，我试图更改np行，以便将dtype显示为：

def get_features(self, state, action):
    q_state = np.array(SimpleExtractor().get_features(state, action).values(), dtype=float)
    return q_state

但是，它返回完全相同的错误。在

我不确定这是否重要，但我调用的SimpleExtractor是一个很大的代码：SimpleExtractor

我有一些理由相信，这段代码在编写时可以在python2上运行。但是我所从事的特定项目已经被重组为使用python3，因此我不能再使用python2运行它来测试它。在

我认为这可能与features变量如何从SimpleExtractor中的get_features方法返回有关。但我不清楚我会做些什么，使之成为我上面的代码可以接受的形式。在

我主要是想了解在这种情况下我应该怎么做。在

Answer 1

首先将dict_values对象转换为list，以便从列表的内容创建数组。NumPy无法从dict_values生成包含项的数组，而是创建一个object类型的数组，并将dict_values对象放入其中：

>>> np.array(d.values())
array(dict_values([2, 4]), dtype=object)

你在做什么：

^{pr2}$

---

你应该做什么：

>>> np.array(list(d.values())).astype(float)
array([ 2.,  4.])

---

q_state =  np.array(list(SimpleExtractor().get_features(state, action).values()))\
                                          .astype(dtype=float)