can't convert np.ndarray of type numpy.object_.

在IT领域中，常常会使用numpy库来处理数组数据。然而，当尝试将numpy.object_类型绘制成numpy.ndarray时，可能会遇到无法转换的错误。为了解决这个问题，我们需要了解numpy库中object类型数组的特点以及转换方法。

首先，我们要了解numpy库中object类型数组的特点。numpy库中object类型数组是一个内置类型，它可以存储任何类型的对象。这意味着，你不仅可以存储基本数据类型（如int、float、str等），还可以存储复杂的对象（如字典、列表等）。当尝试将 object 类型存储为 numpy.ndarray 时，numpy库会尝试将 object 对象转换为类似于数组的对象。然而，由于 object 类型对象的复杂性，转换过程可能会遇到问题。

为了解决这个问题，我们可以使用numpy库中的一种特定方法：toarray。这个方法可以将object类型的数组转换为numpy.ndarray。但需要注意的是，这个方法只能在支持向下兼容的Python版本中使用。此外，将object类型的数组转换为numpy.ndarray后，它的类型将永久性地改变，这意味着你无法再使用原来的对象。

使用 toarray 方法将 object 类型的数组转换为 numpy.ndarray 可能无法成功，因为 object 类型对象的复杂性使得它们难以转换为类似于数组的对象。但是，有一些特定情况下，可以使用 toarray 方法成功地将 object 类型的数组转换为 numpy.ndarray。

当 object 类型数组中包含仅有一种类型时，可以使用 toarray 方法将其转换为 numpy.ndarray。例如，如果你有一个仅包含整数的对象数组，你可以使用以下代码将其转换为 numpy.ndarray：

import numpy as np

my_object_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
my_numpy_array = my_object_array.astype(np.ndarray)

在这个例子中，使用 astype 方法将 object 类型数组转换为 numpy.ndarray，并将其赋值给 my_numpy_array 变量。

另外，当 object 类型数组中包含多种类型时，也可以使用 toarray 方法将其转换为 numpy.ndarray。在这种情况下，你需要使用 python 内置的类型映射来将 object 类型对象映射为相应的 numpy 类型。例如，如果你有一个包含整数和浮点数类型的对象数组，你可以使用以下代码将其转换为 numpy.ndarray：

import numpy as np

my_object_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.int32)
my_numpy_array = my_object_array.astype(np.ndarray)

在这个例子中，使用 astype 方法将 object 类型数组转换为 numpy.ndarray，并将其赋值给 my_numpy_array 变量。在转换整数类型的对象时，我们使用了 dtype=np.int32 参数，将整数类型映射为 numpy.int32 类型。

需要注意的是，将 object 类型数组转换为 numpy.ndarray 后，它的类型将永久性地改变。因此，在使用 toarray 方法之前，你应该确保你的 object 类型数组中包含的元素是相同的，否则你可能会得到错误的 numpy.ndarray 对象。

综上所述，当尝试将numpy.object_类型绘制成numpy.ndarray时，可能会遇到无法转换的错误。为了解决这个问题，我们可以使用numpy库中的toarray方法。但需要注意的是，这个方法只能在支持向下兼容的Python版本中使用，并且将对象类型转换为numpy.ndarray后，它的类型将永久性地改变。