ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['1', '2'], dtype='<U1')

时间: 2023-07-26 15:03:23 浏览: 259
这个错误通常发生在使用二元分类模型时，指定了一个不存在的正类别标签。在你的情况下，你指定了 `pos_label=1`，但你的标签数组中只有 `'1'` 和 `'2'` 两种标签，没有值为 `1` 的标签。因此，你需要将 `pos_label` 参数设置为实际存在的正类别标签。 例如，如果 `'1'` 是正类别标签，你应该这样设置 `pos_label='1'`。如果 `'2'` 是正类别标签，你应该这样设置 `pos_label='2'`。如果你不确定哪个是正类别标签，可以查看数据集或者与数据集创建者进行联系。
相关问题

raise ValueError("pos_label=%r is not a valid label: " ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['1', '2'], dtype='<U1')

这个错误通常是由于输入的标签不匹配引起的。pos_label参数指定正类的标签，通常应该是一个单一的标签值。但是，根据错误消息，它似乎被输入为一个标签数组，其中包含字符串“1”和“2”。 要解决这个问题，需要检查代码中使用的标签是否正确，并确保pos_label参数被正确设置为正类的标签。如果标签确实是字符串数组，则需要将其转换为数值类型或更改代码以支持字符串标签。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 66 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) ---> 66 svm_fpr, svm_tpr, _ = roc_curve(y_test, svm_probs, pos_label=2) 68 softmax_auc = auc(softmax_fpr, softmax_tpr) 69 mlp_auc = auc(mlp_fpr, mlp_tpr)

这个错误可能是由于支持向量机模型的输出（svm_probs）与ROC曲线计算函数（roc_curve）的要求不符导致的。支持向量机的decision_function输出的是样本距离分类超平面的距离，而roc_curve函数需要的是样本属于正类的概率。 为了解决这个问题，可以使用SVC中的predict_proba方法来获取样本属于各个类别的概率，并使用正类别的概率作为计算ROC曲线的输入。修改代码如下： ```python svm_probs = svm_model.predict_proba(X_test_scaled)[:, 1] ``` 使用上述代码替换原代码中的`svm_probs = svm_model.decision_function(X_test_scaled)`，然后再次运行程序，即可解决该错误。 同时，需要注意的是，鸢尾花数据集中的目标变量y的取值为0、1、2，其中2为正类别。如果你的数据集中正类别的取值不是2，需要将上述代码中的`pos_label`参数相应修改为正类别的取值。 希望这个解决方案能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。
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if result is not None: print(f"转换成功，结果为：{result}") 在这个示例中，safe_convert函数首先检查输入值是否为字符串类型，然后再尝试将其转换为整数。如果转换失败，会捕获异常并给出相应的提示，而...

import random # 初始化狐狸的位置 hole_list = [0] * 5 fox_hole = random.randint(0, 4) hole_list[fox_hole] = 1 # 初始化游戏状态 step = 1 max_step = 3 game_over = False # 游戏开始 print("游戏开始！") while step <= max_step and not game_over: # 玩家输入洞口号码 try: hole_num = int(input(f"第{step}次，请输入要打开的洞口号码(1-5): ")) if hole_num < 1 or hole_num > 5: raise ValueError if step > 1 and abs(hole_num - last_hole_num) != 1: raise ValueError except ValueError: print("您输入的洞口号码有误，请重新输入。") continue # 判断是否抓到了狐狸 if hole_list[hole_num - 1] == 1: print("恭喜你，抓到了狐狸！") game_over = True else: print("很遗憾，这个洞里没有狐狸。") if step == max_step: print("很遗憾，您没有在规定次数内抓到狐狸，游戏结束。") game_over = True else: last_hole_num = hole_num if fox_hole == 0: hole_num = random.randint(1, 2) elif fox_hole == 4: hole_num = random.randint(4, 5) else: hole_num = random.choice([fox_hole - 1, fox_hole + 1]) print(f"第二天，狐狸跳到了第{hole_num}个洞口。") step += 1分析

这段代码实现了一个简单的猎狐游戏，程序会随机生成一个狐狸藏匿的洞口，玩家需要在规定的次数内猜测狐狸的位置。如果玩家猜测正确，游戏结束，并输出恭喜信息；如果玩家猜测错误，则程序会输出提示信息，并继续游戏...

def checkClicked(group, mouse_pos, group_type='NUMBER'): selected = [] # 数字卡片/运算符卡片 if group_type == GROUPTYPES[0] or group_type == GROUPTYPES[1]: max_selected = 2 if group_type == GROUPTYPES[0] else 1 num_selected = 0 for each in group: num_selected += int(each.is_selected) for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): if each.is_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected -= 1 each.select_order = None else: if num_selected < max_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected += 1 each.select_order = str(num_selected) if each.is_selected: selected.append(each.attribute) # 按钮卡片 elif group_type == GROUPTYPES[2]: for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): each.is_selected = True selected.append(each.attribute) # 抛出异常 else: raise ValueError('checkClicked.group_type unsupport <%s>, expect <%s>, <%s> or <%s>...' % (group_type, *GROUPTYPES)) return selected详细讲解这段代码

函数接受三个参数：group 表示要检查的 sprite 组，mouse_pos 表示鼠标点击的位置，group_type 表示 sprite 组的类型，可以是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片。 如果 group_type 是数字卡片或运算符卡片，...

y_true, probas_pred, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight File "/project/root/miniconda3/envs/pt177/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/_ranking.py", line 731, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: unknown format is not supported

请确保 y_true 是一个二进制数组或稀疏矩阵，并且只包含 0 和 1。如果 y_true 是一个字符串或其他格式，请尝试将其转换为二进制数组或稀疏矩阵。你还可以尝试使用sklearn.preprocessing中的LabelBinarizer类对 y_...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 1 ----> 1 fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(test_y, y_pre) 2 plt.plot(fpr, tpr) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:992, in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 904 def roc_curve( 905 y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True 906 ): 907 """Compute Receiver operating characteristic (ROC). 908 909 Note: this implementation is restricted to the binary classification task. (...) 990 array([1.8 , 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ]) 991 """ --> 992 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 993 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight 994 ) 996 # Attempt to drop thresholds corresponding to points in between and 997 # collinear with other points. These are always suboptimal and do not 998 # appear on a plotted ROC curve (and thus do not affect the AUC). (...) 1003 # but does not drop more complicated cases like fps = [1, 3, 7], 1004 # tps = [1, 2, 4]; there is no harm in keeping too many thresholds. 1005 if drop_intermediate and len(fps) > 2: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:749, in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 747 y_type = type_of_target(y_true, input_name="y_true") 748 if not (y_type == "binary" or (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 749 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 751 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) 752 y_true = column_or_1d(y_true) ValueError: multiclass format is not supported

这是一个错误提示，看...错误提示中说到了 ValueError: multiclass format is not supported，也就是说该函数不支持多类别数据。你需要检查你的数据，如果是多类别数据的话，可以尝试使用其他的函数或方法进行处理。

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中，用Spyder查看，有报错，可能是缩进有问题，无法被调用，根据这个问题，给出解决办法，给出改正后的完整代码

好的，根据你提供的代码，我发现其中存在一些缩进错误，导致代码无法运行。... if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)

ValueError: object __array__ method not producing an array

### 回答2： 这个错误通常是由于某个对象的 __array__ 方法没有返回一个数组导致的。在 NumPy 中，__array__ 方法是用于将对象转换为数组的。当我们使用某个对象作为数组的输入时，NumPy 会尝试调用该对象的 __...

if spec.shape is not None and shape.rank is not None: spec_shape = spec.shape if spec.allow_last_axis_squeeze: if shape_as_list and shape_as_list[-1] == 1: shape_as_list = shape_as_list[:-1] if spec_shape and spec_shape[-1] == 1: spec_shape = spec_shape[:-1] for spec_dim, dim in zip(spec_shape, shape_as_list): if spec_dim is not None and dim is not None: if spec_dim != dim: raise ValueError( f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" is ' "incompatible with the layer: " f"expected shape={spec.shape}, " f"found shape={display_shape(x.shape)}"

如果不同，就会抛出 ValueError 异常，并提示哪个输入数据的形状与期望不同。其中，if spec.allow_last_axis_squeeze 判断是否允许对最后一个维度进行压缩，如果允许，则在 shape_as_list 中删除最后一个维度值为 1 ...

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码， #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类，是否封装合适？如果不合适，给出修改后的完整代码

if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A....

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/3667092115.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score) D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs) 61 extra_args = len(args) - len(all_args) 62 if extra_args <= 0: ---> 63 return f(*args, **kwargs) 64 65 # extra_args > 0 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 911 912 """ --> 913 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 914 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight) 915 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 689 if not (y_type == "binary" or 690 (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 691 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 692 693 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) ValueError: multiclass format is not supported

这个错误提示表明在执行 roc_curve() 函数时，y_true 的格式不支持多分类问题。 roc_curve() 函数只支持二分类或二元分类问题，即 y_true 只能包含两个不同的类别。因此，您可能需要检查您的数据集中是否...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

将代码修改为使用LM和迭代器使用arpack的方法如下： python ... if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)

改成严谨的python程序# 定义命题变量 zhang_likes_math = True # 小张喜欢数学 li_likes_math = False # 小李喜欢数学 zhao_likes_math = False # 小赵喜欢数学 li_special_likes_physics = True # 小李特喜欢物理 # 推理过程 if zhang_likes_math: if li_likes_math or zhao_likes_math: if li_likes_math: li_special_likes_physics = True if zhao_likes_math: pass else: raise ValueError("Invalid input: if zhang_likes_math, then li_likes_math or zhao_likes_math.") else: raise ValueError("Invalid input: zhang_likes_math is not True.") if zhang_likes_math and not li_likes_math and not li_special_likes_physics: zhao_likes_math = True # 验证结论 assert zhao_likes_math == True, "推理无效！" print("推理有效！")

raise ValueError("Invalid input: zhang_likes_math is not True.") # 若小张喜欢数学，且小李不喜欢数学且不特喜欢物理，则小赵喜欢数学 if zhang_likes_math and not li_likes_math and not li_special_likes_...

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了，导致会出现报错信息为：cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py)，将这段代码修改为使用最新版的scipy包

首先需要将代码中的is_pydata_spmatrix替换为isspmatrix_csr。同时需要将代码开头的导入语句修改为from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix_csr。

优化这部分代码： def network_planes_check(self): LOG.info('start network_planes_check...') err_msgs = [] with open(self.JSON_PATH, 'r') as f: data = json.load(f) ip_versions = [] for vxlan_plane in data["vxlan_planes"]: for info in vxlan_plane["ip_ranges"]: cidr = info["cidr"] start = info["start"] end = info["end"] # Check if cidr/start/end is configured if cidr and start and end: # Check if cidr format is correct try: ip_network = ipaddress.ip_network(cidr) ip_versions.append(ip_network.version) if ipaddress.ip_address(start) in ip_network \ and ipaddress.ip_address(end) in ip_network: # Check if cidr is within start and end range if ipaddress.ip_address(start) <= ipaddress.ip_address(end): err_msgs.append('IP is valid') else: err_msgs.append('start_ip %s is not ' 'less than end_ip %s' % (start, end)) else: err_msgs.append('start_ip %s or end_ip %s is ' 'not in cidr %s' % (start, end, cidr)) except ValueError: err_msgs.append("Error: cidr format is incorrect") else: err_msgs.append("Error: cidr/start/end is not configured") ip_ver_count = len(set(ip_versions)) if ip_ver_count > 1: err_msgs.append("Error: cidr is mixed ipv4/ipv6") return err_msgs

err_msgs.append('IP is valid') else: err_msgs.append("Error: cidr/start/end is not configured") if len(ip_versions) > 1: err_msgs.append("Error: cidr is mixed ipv4/ipv6") return err_msgs ...

帮我画个流程图import tkinter as tk def ip_conversion(): ip_address = entry.get() # 检查IP地址是否合法 if not is_valid_ip(ip_address): result_label.config(text="输入的IP地址不合法") return ip_parts = ip_address.split('.') # 将每个IP段转换为二进制并拼接起来 binary_ip = ''.join(format(int(part), '08b') for part in ip_parts) # 将二进制IP转换为十进制整数 decimal_ip = int(binary_ip, 2) # 将十进制整数转换为IP地址 converted_ip = '.'.join(str(decimal_ip >> (i * 8) & 0xFF) for i in range(3, -1, -1)) # 在窗口中显示转换结果 result_label.config(text="转换后的十进制IP地址: " + str(decimal_ip) + "\n转换后的IP地址: " + converted_ip) def is_valid_ip(ip_address): ip_parts = ip_address.split('.') # IP地址必须由4个部分组成 if len(ip_parts) != 4: return False for part in ip_parts: try: # 每个部分必须是0-255之间的整数 if int(part) < 0 or int(part) > 255: return False except ValueError: return False return True # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("IP地址转换") window.geometry("300x200") # 创建输入框和按钮 entry = tk.Entry(window) entry.pack(pady=10) convert_button = tk.Button(window, text="转换", command=ip_conversion) convert_button.pack() # 创建结果标签 result_label = tk.Label(window, text="") result_label.pack(pady=10) # 运行窗口主循环 window.mainloop()

以下是您提供的代码的流程图： 开始 输入IP地址 -> 检查IP地址是否合法 -> 合法 -> 将每个IP段转换为二进制 -> 拼接二进制IP -> 转换二进制IP为十进制整数 -> 转换十进制整数为IP地址 -> 显示转换结果 -> 结束 ...
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