TypeError: flexible type solutionでreduceを実行できない。

for i in all_data[600000]:
			close_price_list.append(i['close'])
		for j in range(len(close_price_list)):
			if 2*N+j > len(close_price_list): # Passes validation, index is correct
				continue
			else:
				temp_sigma = np.std(close_price_list[N+j:2*N+j]) # correct index by verification
				sigma_list.append(temp_sigma)
		print(sigma_list)

このコードを説明すると、黄色で示した行でエラーが報告されます。

私はforループを使って、価格の文字列を持つリスト型である変数jを取得しています。このリスト価格の標準偏差を取得したい np.std()

しかし、常にエラーが報告されます。

  File "versions2.py", line 155, in Creat_std
    temp_sigma = np.std(close_price_list[N+j:2*N+j]) # correct index by verification
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\numpy\core\fromn
 3075, in std
    **kwargs)
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\numpy\core\meth
5, in _std
    keepdims=keepdims)
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\numpy\core\meth
2, in _var
    arrmean = umr_sum(arr, axis, dtype, keepdims=True)
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

解決策

すべてが正しいデータであること、リストの種類が正しいことを確認した上で。

リストの要素が数値型ではなく、文字列型のため、np.std()関数がエラーを報告していたことがわかりました。

このエラーが報告されるのは

close_price_list.append(i['close'])

に修正されました。

close_price_list.append(float(i['close']))

瞬時に解決する