用pd.cut时报错TypeError: unorderable types: Interval() < float()
时间: 2023-05-15 16:06:04 浏览: 152
这个错误通常是因为你的数据类型不匹配导致的。pd.cut()函数需要一个数值型的Series或者DataFrame作为输入,而你可能传入了一个Interval类型的数据。你可以尝试将数据转换为数值型,或者使用其他函数来处理Interval类型的数据。如果你需要更具体的帮助,请提供更多的代码和数据信息。
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加载yolov5s.pt时报错 TypeError: 'dict' object is not callable
这个错误通常是因为在加载模型时使用了错误的语法。请确保您使用的是正确的语法。以下是一个正确的加载yolov5s.pt模型的示例代码:
```
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
```
请注意,此代码假定您已经安装了yolov5和torchvision库。
使用np.savetxt时报错TypeError: Mismatch between array dtype ('<U1') and format specifier ('%.18e')
这个错误通常会发生在您尝试使用`np.savetxt()`函数将字符串类型的数组保存到txt文件时。因为默认情况下,`np.savetxt()`函数使用`%.18e`格式说明符将数组中的每个元素写入txt文件中。但是,字符串类型的数组不能以科学计数法格式化。
要解决这个问题,您可以将`np.savetxt()`函数的`fmt`参数设置为`%s`,以将每个元素视为字符串进行保存。例如:
```python
import numpy as np
# 创建字符串类型的一维numpy数组
arr = np.array(['a', 'b', 'c'])
# 将数组保存为txt文件
np.savetxt('array.txt', arr, fmt='%s')
```
这将在当前目录下创建一个名为`array.txt`的文件,其中包含以下内容:
```
a
b
c
```
现在,您可以将任何类型的一维numpy数组保存为txt文件,而不会遇到类型不匹配的错误。