ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[64], line 1 ----> 1 df=pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size=(3,3)),index={'one','two','three'}, 2 columns=['11','12','13']) 3 df.plot(kind='barh') 4 plt.xlabel('Values(m)') File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\pandas\core\frame.py:673, in DataFrame.__init__(self, data, index, columns, dtype, copy) 671 # GH47215 672 if index is not None and isinstance(index, set): --> 673 raise ValueError("index cannot be a set") 674 if columns is not None and isinstance(columns, set): 675 raise ValueError("columns cannot be a set") ValueError: index cannot be a set怎么解决

这个错误是因为你在创建 DataFrame 时使用了一个 set 类型的对象作为 index，而 DataFrame 的 index 必须是一个有序的、可迭代的对象，例如列表或数组。

要解决这个错误，你需要将 index 参数改为一个有序的、可迭代的对象，例如列表或数组。例如，将 index 参数改为列表：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)),
                  index=['one', 'two', 'three'],
                  columns=['11', '12', '13'])

这样就可以避免 ValueError: index cannot be a set 的错误。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 8 6 preds.append(b) 7 #calculate rmse ----> 8 rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) 9 rms ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (286,) (103,)

这个错误通常是因为在计算 `rms` 时，`preds` 和 `valid['close']` 的形状不匹配。根据错误提示信息，`preds` 的形状为 `(103,)`，而 `valid['close']` 的形状为 `(286,)`。

你需要检查一下你的代码，看看是在哪里将 `preds` 和 `valid['close']` 进行了运算，然后改变它们的形状，以使它们匹配。

例如，如果你在计算 `preds` 时使用了多维数组，可以尝试使用 `reshape` 函数将其形状改变为一维数组。例如，如果 `preds` 的形状为 `(103, 1)`：

preds = preds.reshape(-1)

这将把 `preds` 的形状改变为 `(103,)`。

如果你需要更多的帮助，请提供更多的代码和上下文信息。

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-000300cc57e6> in <module> ----> 1 QR(M) <ipython-input-19-490e012c78fb> in QR(A) 6 a = R[j:, j] 7 v = np.zeros(m) ----> 8 v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(1, m, j) 9 v = v / np.linalg.norm(v) 10 H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (9,) (1,10) 会报这个错

这个错误是因为 `np.eye(1, m, j)` 返回的是一个形状为 `(1, m)` 的矩阵，而 `a` 是一个形状为 `(9,)` 的向量，无法直接相加。可以将 `np.eye(1, m, j)` 改为 `np.eye(m)[j:]`，如下所示：

def QR(A):
    m, n = A.shape
    Q = np.eye(m)
    R = A.copy()
    for j in range(min(m, n)):
        a = R[j:, j]
        v = np.zeros(m)
        v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(m)[j:]
        v = v / np.linalg.norm(v)
        H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v)
        Q = Q @ H
        R = H @ R
    coeff_matrix = sp.Matrix(np.zeros((10, 10)))
    for i in range(10):
        for j in range(10):
            coeff_matrix[i, j] = sp.Matrix(x[i]).coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1)))
    return(coeff_matrix)

这里使用 `np.eye(m)[j:]` 来获取第 `j` 行及其之后的单位矩阵。