ValueError: Wrapped class must subclass ModelAdmin.

这个错误通常发生在 Django 的后台管理系统中，它表明您的自定义类没有正确继承 ModelAdmin 类。在 Django 中，ModelAdmin 是一个非常重要的类，它为您的模型提供了默认的管理界面。如果您想自定义这个界面，您需要继承 ModelAdmin 类并进行相应的修改。

要解决这个错误，您需要确保您的自定义类正确继承了 ModelAdmin 类。例如，您的类定义应该类似于：

from django.contrib import admin
from myapp.models import MyModel

class MyModelAdmin(admin.ModelAdmin):
    # your customizations here

admin.site.register(MyModel, MyModelAdmin)

请注意，MyModelAdmin 类必须继承自 admin.ModelAdmin，而不是 ModelAdmin 的任何其他变体。如果您的类正确继承了 ModelAdmin，但仍然出现这个错误，请检查您的代码是否存在其他错误或语法问题。

相关问题

ValueError: month must be in 1..12

这个错误通常是由于传递给函数的日期格式不正确造成的。month参数必须在1到12之间，否则就会出现这个错误。

如果您传递的日期格式是字符串，可以尝试按照正确的格式传递日期。例如，如果您想传递2022年5月的日期，可以使用"2022-05"这种格式。

如果您使用的是datetime.date对象，则可以使用对象的strftime方法将日期格式化为字符串，然后再传递给函数。

另外，如果您传递的日期是无效的，例如2月30日，也会导致这个错误的出现。在传递日期之前，最好检查一下日期是否有效。

以下是一个示例程序，用于检查日期是否有效，并将日期格式化为正确的格式：

import datetime

def check_date(date_str):
    try:
        datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
        return True
    except ValueError:
        return False

def format_date(date_str):
    if check_date(date_str):
        return date_str
    else:
        date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y%m%d')
        return date_obj.strftime('%Y-%m')

# 示例：将202205格式的日期格式化为2022-05格式
date_str = '202205'
formatted_date = format_date(date_str)
print(formatted_date)

在这个示例程序中，我们定义了两个函数：check_date和format_date。check_date函数用于检查日期是否有效，如果有效则返回True，否则返回False。format_date函数用于将日期格式化为正确的格式，如果传递的日期格式为"YYYY-MM-DD"，则直接返回，否则将日期格式化为"YYYY-MM"的格式。

在进行日期格式化之前，我们先调用check_date函数检查日期是否有效。如果日期无效，则抛出ValueError异常。如果日期有效，则使用datetime库的strptime函数将日期字符串转换为datetime.datetime对象，然后使用对象的strftime方法将日期格式化为正确的格式。

您可以参考这个示例程序，根据您的实际情况进行调整和修改。

ValueError: Found array with dim 4. LocallyLinearEmbedding expected <= 2.这段代码出现了出现了这个错误ValueError: Found array with dim 4. LocallyLinearEmbedding expected <= 2.

这个错误通常是因为你传递给 LocallyLinearEmbedding 的特征向量数组维度超过了 2，而 LLE 算法的 n_components 参数只支持 2 维以下的数据降维。你可以检查一下输入的特征向量数组的维度，看看是否正确。如果维度超过了 2，可以考虑使用其他降维算法，或者先将特征向量降到 2 维以下，然后再使用 LLE 算法进行降维。

如果你希望使用 LLE 算法对特征向量进行降维，可以按照以下步骤进行：

1. 导入 LLE 模块：`from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding`
2. 初始化 LLE 模型：`lle = LocallyLinearEmbedding(n_components=2)`
3. 使用 LLE 模型对特征向量进行降维：`features_lle = lle.fit_transform(features)`

这样，你就可以得到一个维度为 2 的特征向量数组 features_lle，可以用于后续的聚类或其他任务。值得注意的是，不同的降维算法可能适用于不同类型的数据，需要根据实际情况选择合适的算法。