py:964: FutureWarning: Arrays of bytes/strings is being converted to decimal numbers if dtype='numeric'. This behavior is deprecated in 0.24 and will be removed in 1.1 (renaming of 0.26). Please convert your data to numeric values explicitly instead. X = check_array(

这个警告是因为你传入了一个包含字节或字符串的数组，而scikit-learn中的check_array函数在遇到这种情况时会自动将其转换为十进制数。然而，在未来版本中，这种行为将被弃用并删除，因此建议你将数据明确地转换为数字值。例如，使用astype()方法将数组转换为所需的数据类型，或者使用pandas库中的to_numeric()函数将数据列转换为数字列。

相关问题

s_t = torch.tensor(s_t, dtype=torch.float) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

这个错误是由于尝试将一个大小不为1的数组转换为标量值所引起的。在PyTorch中，`torch.tensor`函数只接受大小为1的数组作为输入。如果你尝试转换一个大小大于1的数组，就会引发这个错误。

要解决这个问题，你需要确保将大小为1的数组传递给`torch.tensor`函数。你可以使用`numpy`库的`reshape`函数将数组重新调整为大小为1的形状，然后再将其传递给`torch.tensor`函数。

下面是一个示例代码，演示了如何解决这个问题：

import torch
import numpy as np

s_t = np.array([1, 2, 3])  # 假设这是你的数组
s_t = np.reshape(s_t, (1, -1))  # 将数组重新调整为大小为1的形状
s_t = torch.tensor(s_t, dtype=torch.float)  # 将调整后的数组转换为张量

请注意，`np.reshape`函数中的参数`(1, -1)`表示将数组调整为大小为1的形状，其中`-1`表示自动计算该维度的大小。你可以根据实际情况调整这些参数。

state = torch.FloatTensor(state).to(self.device) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

这个问题通常发生在使用PyTorch时传递给`torch.FloatTensor()`函数的`state`参数不是一个可转换为浮点数的标量或数组。为了解决这个问题，您可以尝试检查以下事项：

1. 检查您的`state`变量是否是一个可转换为浮点数的标量或数组。如果不是，您需要对其进行转换或者将其转换为可转换为浮点数的标量或数组。

2. 检查您是否已经将`state`变量转换为`numpy`数组。如果是，请确保您已经将其转换为标量或数组。

3. 检查您是否已经将`state`变量转换为`torch.Tensor`或`torch.FloatTensor`。如果是，请确保您已经将其转换为标量或数组。

如果您仍然无法解决此问题，请将相关代码以及完整的错误消息提供给我，我将尽力帮助您解决问题。