Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86183\Desktop\python_file\机器学习\data_del\numpy_func.py", line 10, in <module> a = a.compress(a>5) ^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: condition must be a 1-d array

根据你提供的错误信息，发现是由于使用了 `compress` 函数时，条件数组不是一维数组导致的错误。这个问题的解决方案可能需要看一下你的代码。

在使用 `compress` 函数时，它的第一个参数是用来筛选数组中元素的条件数组，这个条件数组必须是一维的。因此，你需要检查你的条件数组是否是一维的。

如果你的条件数组不是一维的，可以先使用 `ravel` 函数将其转化为一维数组，例如：

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
condition = a > 5
condition_1d = np.ravel(condition)
a_filtered = a.compress(condition_1d)
print(a_filtered)

这样就可以将 `condition` 转化为一维数组，然后使用 `compress` 函数进行筛选。

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Traceback (most recent call last): File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/app.py", line 43, in <module> from python_flask.bpnn_tf import predicttem File "C:\Users\DELL\Desktop\python_flask-dc\python_flask\bpnn_tf.py", line 132, in <module> a = '{:.2f}'.format(a) # 将结果输出为字符串格式 TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

这个错误提示是因为在使用格式化字符串时传入了不支持的格式化字符，而这个格式化字符是传给了一个 numpy 的数组。你可以尝试将这个数组转换为 Python 的列表或元组，然后再进行格式化输出。在 Python 中，可以使用 `tolist()` 方法将 numpy 数组转换为 Python 列表。修改代码如下：

a = model.predict(test_data).flatten().tolist()
a = '{:.2f}'.format(a[0])  # 将结果输出为字符串格式

这样就可以避免这个错误了。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 131, in <module> a = round(a[0][0], 2) # 对浮点数进行四舍五入 TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

这个错误是因为 numpy.ndarray 类型没有定义 __round__ 方法，不能进行四舍五入操作。你可以尝试使用 numpy.around 函数来实现类似的功能，例如：

a = np.around(a[0][0], decimals=2)

这会将 a[0][0] 的值四舍五入到小数点后两位，并返回一个浮点数。如果你需要将其转换为字符串，可以使用 str 函数，例如：

result = str(a)

这会将浮点数 a 转换为字符串类型的 result。