Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 46, in <module> data = np.array(data)/scale TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'float'

这个错误是因为你正在尝试将字符串类型的数据除以一个浮点数，这是不允许的。你需要先将字符串类型的数据转换成浮点数或者整数类型，然后再进行除法运算。你可以使用Python内置的float()函数或者int()函数将数据转换成相应的类型。例如，如果你想将字符串类型的数据data除以一个名为scale的浮点数，你可以这样做：

data = float(data) / scale

或者这样做：

data = int(data) / scale

这样就可以避免这个错误了。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 32, in <module> data = int(data) / scale TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'DataFrame'

这个错误是因为你试图将一个DataFrame对象转换为整数类型，但是DataFrame对象不是字符串，字节串或数字，所以int()函数无法对其进行操作。要解决这个错误，你需要确定你想要转换的DataFrame对象中包含的数据，并将其转换为适当的数据类型，例如字符串或数字。你可以使用DataFrame对象的方法，例如iloc()或loc()，来选择你想要转换的数据，并使用astype()方法将其转换为适当的数据类型。例如，如果你想将DataFrame对象中的第一列数据转换为整数类型，你可以这样做：

data = df.iloc[:, 0].astype(int) / scale

或者这样做：

data = df.loc[:, 'column_name'].astype(int) / scale

这样就可以避免这个错误了。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 57, in <module> lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],lstm_output[-cut:] IndexError: too many indices for array: array is 3-dimensional, but 4 were indexed

这个错误提示表明在对一个三维 Numpy 数组进行切片操作时，使用了四个索引。根据你提供的代码，可能是在以下这行代码中出现了问题：

lstm_input[:-cut,:,:,:],lstm_output[:-cut:],lstm_input[-cut:,:,:,:],lstm_output[-cut:]

这行代码中，`lstm_input` 是一个三维数组，因此不能使用四个索引。你可以将这行代码改为以下形式：

lstm_input[:-cut,:,:],lstm_output[:-cut],lstm_input[-cut:,:,:],lstm_output[-cut:]

这样就可以解决这个问题。