xy = np.ones((n * 4, 3), dtype=bboxes.dtype)got an unexpected keyword argument 'dtype'

这个错误提示是因为numpy的函数ones()不支持dtype作为关键字参数。如果你想指定数组的数据类型，可以使用astype()方法将数组类型转换为指定的数据类型。例如，你可以将代码改为以下形式：

xy = np.ones((n * 4, 3)).astype(bboxes.dtype)

这将创建一个数据类型与bboxes相同的数组，并将所有元素初始化为1。

相关问题

self.observation_space.append(spaces.Box(low=-np.inf, high=+np.inf, shape=(obs_dim,), dtype=np.float32)) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'怎么解决

这个错误通常是因为您正在使用的 Gym 版本较低，不支持 `dtype` 参数。您可以尝试更新 Gym 到最新版本，或者使用以下代码来替换您的现有代码：

import gym
import numpy as np
from gym import spaces

low = np.array([-np.inf] * obs_dim, dtype=np.float32)
high = np.array([+np.inf] * obs_dim, dtype=np.float32)
self.observation_space.append(spaces.Box(low=low, high=high))

这里，我们使用了 `numpy` 库来创建低和高的数组，然后将其传递给 Box 空间。这应该可以解决您遇到的问题。

data = pd.read_excel("汇总原版(2).xlsx",sheet_name=sheet,dtype=object,merge_cells=True) TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'merge_cells'

很抱歉，`pandas`的`read_excel`函数确实没有`merge_cells`参数。如果你需要读取Excel文件中的合并单元格，可以使用`openpyxl`库来实现。下面是一个示例代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('file.xlsx')

# 选择要读取数据的sheet
ws = wb['Sheet1']

# 获取合并单元格的值
merged_cells = ws.merged_cells.ranges
merged_values = []
for merged_cell in merged_cells:
    merged_values.append(ws.cell(row=merged_cell.min_row, column=merged_cell.min_col).value)

# 关闭Excel文件
wb.close()

# 输出合并单元格的值
print(merged_values)

上述代码中，我们使用`openpyxl`库打开Excel文件，并选择要读取数据的sheet。然后，使用`merged_cells`属性获取所有合并单元格的范围，并使用`min_row`和`min_col`属性访问合并单元格的左上角单元格的行号和列号，从而获取合并单元格的值。最后，关闭Excel文件即可。