boot_magic = unpack('8s', args.boot_img.read(8))[0].decode('utf-8','gbk','unicode') TypeError: decode() takes at most 2 arguments (3 given)
时间: 2023-09-20 21:11:10 浏览: 34
这个错误是因为 decode() 函数最多只能接受两个参数,但是你传递了三个参数。你可以尝试修改你的代码,将编码方式 'utf-8','gbk','unicode' 改为一个编码方式,或者只传递两个参数。比如:
```
boot_magic = unpack('8s', args.boot_img.read(8))[0].decode('utf-8')
```
或者:
```
boot_magic = unpack('8s', args.boot_img.read(8))[0].decode('gbk')
```
相关问题
outputs, last_state = keras.layers.RNN(cell, decoder_inputs, initial_state, dtype=tf.float32)这段代码如何改正,才能解决如下错误TypeError: cannot unpack non-iterable RNN object
在 TensorFlow 2.x 版本中,`tf.keras.layers.RNN` 返回的不再是 RNN cell 的列表,而是一个 RNN cell 的对象。因此,在使用 `tf.keras.layers.RNN` 类时,不能使用解包的方式对 RNN cell 进行解包。
如果你想要获取 RNN 层的输出和最后一个状态,可以使用 `return_sequences` 和 `return_state` 参数,例如:
```
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cell, return_sequences=True, return_state=True)
outputs, last_state = rnn_layer(decoder_inputs, initial_state=initial_state)
```
其中 `return_sequences` 参数用于指定是否返回所有时间步的输出,`return_state` 参数用于指定是否返回最后一个时间步的状态。这样就可以正确地获取 RNN 层的输出和最后一个状态了。
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) in 8 9 data = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\店铺达人.xlsx',sheet_name='Sheet1') ... ----> 4 start , end = range_str.split('-') 5 start_num = float(start.replace('w','')) 6 end_num = float(end.replace('w','')) ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
这个错误是由于某些字符串没有正确分割导致的。建议您打印出数据中的每个字符串,检查它们是否符合您的期望格式。您可以修改函数来处理异常数据,例如:
```python
import pandas as pd
def convert_range(range_str):
if '-' not in range_str: # 处理异常数据
return 0
start, end = range_str.split('-')
start_num = float(start.replace('w', ''))
end_num = float(end.replace('w', ''))
return (start_num + end_num) / 2
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\店铺达人.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取包含数据的Excel文件
df['mean_array'] = df['category'].apply(convert_range) # 将函数应用到category这一列,并将结果存储在新的列mean_array中
```
这样,如果出现异常数据,函数就会返回0,并将其存储在新的列中。您可以根据实际情况修改异常数据的处理方式。
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