ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-8-3dc87226ee52> in <module>() 1 plt.figure(figsize=[15,7]) ----> 2 sm.tsa.seasonal_decompose(df.value).plot() 3 seasonal_decompose(price_df['price'], model='additive', extrapolate_trend='freq', period=3) 4 5 print("Dickey–Fuller test: p=%f" % sm.tsa.stattools.adfuller(df.value)[1]) F:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\seasonal.py in seasonal_decompose(x, model, filt, freq, two_sided, extrapolate_trend) 114 115 if not np.all(np.isfinite(x)): --> 116 raise ValueError("This function does not handle missing values") 117 if model.startswith('m'): 118 if np.any(x <= 0): ValueError: This function does not handle missing values <Figure size 1080x504 with 0 Axes>

这段代码的错误提示是“这个函数不处理缺失值”，因此你需要检查一下你的数据是否有缺失值。可以使用 pandas 库中的 `isnull()` 和 `sum()` 方法来检查缺失值的数量。

例如，如果你的数据是一个 DataFrame，你可以使用下面的代码检查缺失值的数量：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检查缺失值的数量
print(df.isnull().sum())

如果有缺失值，你需要在处理数据之前先填充或删除缺失值。你可以使用 `fillna()` 方法来填充缺失值，使用 `dropna()` 方法来删除缺失值。

例如，如果你想删除含有缺失值的行，可以使用下面的代码：

df.dropna(inplace=True)

在删除缺失值之后，你可以再次运行原来的代码，应该就不会出现错误了。

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ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-22-000300cc57e6> in <module> ----> 1 QR(M) <ipython-input-21-01e8d556429b> 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(m)[j:] 9 v = v / np.linalg.norm(v) 10 H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v) ValueError: could not broadcast input array from shape (10,10) into shape (10,)会报错

这个错误是因为在计算 `coeff_matrix` 时，使用了未定义的变量 `x`。可以将 `x` 定义为 `sp.symbols('a1:11')`，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
    x = sp.symbols('a1:11')
    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)

这里定义 `x = sp.symbols('a1:11')`，并使用 `sp.Symbol('a{}'.format(j + 1))` 来获取符号变量 `a1` 至 `a10`。

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-30d4162d3ab9> in <module>() ----> 1 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 2 3 for item in contours: 4 rect = cv2.boundingRect(item) 5 x = rect[0] ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误的原因是 `cv2.findContours()` 函数的返回值在 OpenCV 3 和 OpenCV 4 中有所不同。在 OpenCV 4 中， `cv2.findContours()` 返回两个值，分别是轮廓和层级信息。而在 OpenCV 3 中， `cv2.findContours()` 只返回轮廓信息。

因此，如果你使用的是 OpenCV 3，那么你需要将代码修改为：

contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

如果你使用的是 OpenCV 4，则可以保留原来的代码不变。