stringmehods.split()+takes+from+1+to+2+positional+arguments+but+3+were+given

时间: 2024-01-19 11:18:47 浏览: 193
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在python 中split()使用多符号分割的例子

根据你提供的引用内容，出现了一个错误：TypeError: DataFrame.drop() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given。这个错误是因为在使用DataFrame的drop()函数时，给出了3个位置参数，但是该函数只接受1到2个位置参数。 为了解决这个问题，你可以将第一个位置参数修改为关键字参数axis=1，即可成功运行。具体代码如下所示： ```python data = data.drop(['label'], axis=1) ``` 另外，你还提供了另一种解决方法，即将第二个位置参数修改为关键字参数1。具体代码如下所示： ```python data = data.drop(['label'], 1) ``` 这两种方法都可以解决这个错误。你可以根据自己的喜好选择其中一种方法来修改你的代码。
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str.split+stringmehods.split()+takes+from+1+to+2+positional+arguments+but+3+were+given

result = addTwoNums(3, 5) print("Sum of two numbers:", result) # 输出：Sum of two numbers: 8 判断字符串中是否包含数字： python def hasNumber(str): return any(map(lambda x: x.isdigit(), str)) ...

split() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given

但是你传入了3个位置参数和1个关键字参数，导致了这个错误。 请检查你调用 split() 方法的代码，并确保只传入一个参数。如果你需要分割多个字符串，可以使用循环或列表推导来处理每个字符串。例如： python ...

TypeError: split() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given

具体到你提到的错误"TypeError: split() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given"，是因为你在调用split()函数时传递了错误的参数数量。...

kernel.raw_input() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是因为在调用 kernel.raw_input() 函数时，传入了 3 个参数，而该函数只接受 1 到 2 个参数。 kernel.raw_input() 函数是 Jupyter Notebook 中用于交互式输入的函数，其用法与 Python 内置的 input()...

plit() takes from 1 to 2 positional arguments but 3 positional arguments (and 1 keyword-only argument) were given

根据你提供的错误信息，split()方法接受1到2个位置参数，但是你传递了3个位置参数和1个关键字参数。 split()方法的语法如下： string.split(separator, maxsplit) 其中，separator是可选的分隔符参数，...

split_data_set() takes 2 positional arguments but 3 were given

1. 函数的参数个数不正确。你需要检查函数的定义并确保它需要的参数数量与你传递的参数数量相匹配。 2. 你的函数调用中有一个额外的参数。你需要检查函数调用并确保你没有传递不必要的参数。 3. 你的函数调用中...

pkt_list = self.list_split(pkt_size_list, 50) TypeError: list_split() takes 2 positional arguments but 3 were given

1. 你定义的函数 list_split() 的参数列表中只有两个参数，而你在调用时传递了三个参数。 2. 你可能忘记了传递某个参数，导致参数数量不匹配。 要解决这个问题，你需要检查并确保 list_split() 函数的定义与...

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根据错误提示，init()函数接受3到4个位置参数，但是在您的代码中没有传递额外的参数。 因此，可能的原因是您在其他地方调用了CoordAtt类的初始化函数，并传递了额外的参数。请检查一下您的代码，确保在初始化...

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Reshape函数的第二个参数应该是一个tuple，用来指定重塑后的形状，而你的第二个参数是一个数组，因此报错。你需要修改为以下代码： in_flow = np.reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) ...

def train(self, X, y, learning_rate, num_epochs): loss_history=[] for i in range(num_epochs): y_hat = self.forward(X) loss = np.mean(np.square(y_hat - y)) loss_history.append(loss) self.backward(X, y, learning_rate, num_epochs) if i % 100 == 0: print('Epoch', i, '- Loss:', loss) return loss_history # 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.05 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history)b报错ypeError: NeuralNetwork.backward() takes 4 positional arguments but 5 were given

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) ...

dataset = CocoDetection(root=r'D:\file\study\data\COCO2017\train2017', annFile=r'D:\file\study\data\COCO2017\annotations\instances_train2017.json', transforms=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])) # 定义训练集和测试集的比例 train_ratio = 0.8 test_ratio = 0.2 # 计算训练集和测试集的数据数量 num_data = len(dataset) num_train_data = int(num_data * train_ratio) num_test_data = num_data - num_train_data # 使用random_split函数将数据集划分为训练集和测试集 train_dataset, test_dataset = random_split(dataset, [num_train_data, num_test_data]) # 打印训练集和测试集的数据数量 print(f"Number of training data: {len(train_dataset)}") print(f"Number of test data: {len(test_dataset)}") train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0) # define the optimizer and the learning rate scheduler params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1) # train the model for 10 epochs num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): # 将模型设置为训练模式 model.train() # 初始化训练损失的累计值 train_loss = 0.0 # 构建一个迭代器，用于遍历数据集 for i, images, targets in train_loader: print(images) print(targets) # 将数据转移到设备上 images = list(image.to(device) for image in images) targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]上述代码报错：TypeError: call() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是因为在你的数据读取过程中，train_loader返回了三个值，包括索引、图像和目标，但是你在迭代器中只使用了后两个值。为了解决这个问题，你可以修改迭代器的定义，将索引也加入到迭代器中，如下所示： ...
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