line 12 column_sums = * len(lines.split()) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ SyntaxError: can't use starred expression here

时间: 2024-06-16 16:06:02 浏览: 111
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SPOJ-2.zip_SPOJ_SPOJ-TRIKA.cpp_online judge_sPOJ-Solution_spoj2

在这个错误中，出现了一个语法错误。错误的原因是在代码的第12行中，使用了一个星号表达式（starred expression），而这个表达式在这个位置是不允许的。 星号表达式通常用于解包可迭代对象，将其元素分配给多个变量。然而，在这个特定的上下文中，星号表达式被错误地用于乘法运算符的右侧。 要解决这个错误，您需要检查代码的逻辑，并确保在乘法运算符的右侧使用正确的表达式。如果您能提供更多的代码或上下文信息，我可以帮助您更具体地解决这个问题。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据3.xlsx', sheet_name='5') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 5)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=5, input_dim=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=12, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='relu')) model.add(Dense(units=5, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=300, batch_size=500) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1500) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:5]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过5或小于5的预测值 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 5) & (row_sums <= 5), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered) # 保存模型 model.save('D://大乐透5.h5')程序中显示Python 的错误提示，提示中提到了一个 'numpy.ndarray' 对象没有 'drop_duplicates' 属性。这可能是因为你将一个 numpy 数组传递给了 pandas 的 DataFrame.drop_duplicates() 方法，而这个方法只能用于 pandas 的 DataFrame 类型数据。你可以尝试将 numpy 数组转换为 pandas 的 DataFrame 对象，然后再进行去重操作这个怎么改

y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 5) & (row_sums <= 5), :] # 转换为 DataFrame 对象 y_pred_filtered = pd.DataFrame(y_pred_filtered, columns=data.columns[:5]) # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :] y_pred_filtered_df = pd.DataFrame(data=y_pred_filtered, columns=data.columns[:8]) y_pred_filtered_df.drop_duplicates(inplace=True) # ...

import pandas as pd import numpy as np from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 打印结果 print(y_pred_filtered)需要加入去除重复行的代码

row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0) # 打印结果 print(y_pred_filtered) 其中，np.unique...

# 过滤掉和小于6的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :]需要更改成过滤掉大于6和小于6的数值

y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 24), :] # 去除重复行 y_pred_filtered = np.unique(y_pred_filtered, axis=0) # 打印结果 print(y_pred_filtered) 其中，(row_sums >= 6) & (row...

import pandas as pd beijing_daname=['朝阳区', '丰台区', '海淀区', '大兴区', '通州区', '昌平区', '东城区', '西城区', '顺义区'] data=pd.read_csv('D:\pbl2\租房价格地图\租房数据加经纬度.csv',encoding='gbk') areas=list(set(list(data['行政区']))) area_sums={} for area in areas: area_sums[area]=list(data['行政区']).count(area) from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar import random hotel_num=[area_sums[i] for i in beijing_daname] bar = ( Bar() .add_xaxis(beijing_daname) .add_yaxis("", hotel_num) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="北京各区房源数量")) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[ opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"), opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"), opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"), ] ), ) ) bar.render_notebook()出不了图

在 Jupyter notebook 中使用 pyecharts 绘图时，需要在代码最后添加 render_notebook() 来显示图像。您可以将代码最后一行改为 bar.render_notebook()，然后再次运行即可。另外，如果您的数据集中有缺失值或异常...

import pandas as pd from keras.models import load_model # 加载已经训练好的kerasBP模型 model = load_model('D://model.h5') # 读取Excel文件中的数据 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 对数据进行预处理，使其符合模型的输入要求 # 假设模型的输入是一个包含4个特征的向量 # 需要将Excel中的数据转换成一个(n, 4)的二维数组 X = data[['A', 'B', 'C', 'D']].values # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = y_pred.round() # 将一维数组转换成二维数组 y_pred = y_pred.reshape(-1, 4) # 打印结果 print(y_pred)这段程序中需要加入过滤掉和值小于6的数组

你可以在预测结果四舍五...y_pred_filtered = y_pred[row_sums >= 6, :] # 打印结果 print(y_pred_filtered) 这段代码将计算每行的和，并使用NumPy数组的布尔索引来过滤掉和小于6的行，得到一个符合要求的数组。

Es_avg = sum(abs(send_set).^2) / length(send_set)

The equation first takes the absolute value of each value in the set (represented by the "abs()" function), then squares each value (represented by the "^2" notation), and sums all of these squared ...
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#日历程序 Lunar=(1,3,5,7,8,10,12) def IsleapYear(year): flag =False if(year%4==0 and year%100!=0) or year%400==0: flag = True return flag def calculation(year,month): sum = 0 s_year=1990 while s_year < year-1: s_year +=1 if IsleapYear(s_year): sum+=366 else: sum+=365 s_month=1 while s_month<month: if s_month in Lunar: sum += 31 elif s_month==2: if IsleapYear(year): sum+=29 else: sum+=28 else: sum+=30 s_month+=1 return sum def display(sum,year,month): week=(sum+1)%7 if month in Lunar: day=31 elif month==2: if IsleapYear(year): day=29 else: day=28 else: day=30 print("日 一 二 三 四 五 六") count = 0 space = 0 while space<=week: space+=1 count+=1 print(" ",end="") if count%7==0: print(" ",end="") days=1 while days<=day: print(days," ",end="") days+=1 count+=1 if count %7 ==0: print("") def main(): year =int( input("输入年：")) if year<1990 or year>9999: print("year输入错误") main() month = int(input("输入月：")) if month<1 or month > 12: print("month输入错误") main() sums=calculation(year,month) display(sums,year,month) if __name__=="__main__": while True: main() print() choose=input("是否继续：(y/n)") if choose in("n","N"): break怎么用C语言表示

if (s_month == 1 || s_month == 3 || s_month == 5 || s_month == 7 || s_month == 8 || s_month == 10 || s_month == 12) { sum += 31; } else if (s_month == 2) { if (IsLeapYear(year)) { sum += 29; } ...

import org.apache.flink.api.scala._object SumCount { def main(args: Array[String]): Unit = { // 第1步：建立执行环境 val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 第2步：创建数据源 val data = env.readTextFile("path/to/file") .map(line => { val fields = line.split(",") (fields(0), fields(1).toDouble) }) // 第3步：对数据集指定转换操作 val sums = data .groupBy(0) // 按照第1个元素分组 .sum(1) // 对第2个元素求和 // 第4步：输出结果 sums.print() }}

这段代码使用 Flink 来读取指定文件中的数据，然后对数据进行分组和求和操作，并将结果打印出来。具体来说，它执行了以下步骤： 1. 建立执行环境 使用 ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment 方法建立一...

correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

As an AI language model, I... The .sum() function sums up all the occurrences of equal elements and .item() converts the result to a Python integer. The final result is the number of correct predictions.

install.packages(file.choose(), repos = NULL, type = "source") * installing *source* package 'GSIF' ... ** package 'GSIF' successfully unpacked and MD5 sums checked ** using staged installation ** R ** data ** demo ** inst ** byte-compile and prepare package for lazy loading Error in setMethod("describe", signature(x = "WPS"), function(x, request = "describeprocess", : no existing definition for function 'describe' Error: unable to load R code in package 'GSIF' Execution halted ERROR: lazy loading failed for package 'GSIF' * removing 'D:/R-4.3.0/library/GSIF' Warning in install.packages : installation of package ‘C:/Users/12400/Desktop/R_pakage/GSIF_0.5-5.tar.gz’ had non-zero exit status

这个错误提示是由于在安装GSIF包时出现了问题。可能是由于缺少依赖包或者包本身存在错误导致的。 建议您尝试以下几个解决方法： 1. 检查是否已安装所需的依赖包。在安装GSIF包之前，您可能需要先安装一些其他的...

sums=eval(input()) s={} for x in sums: for i in x: if i not in s: s[i]=1 else: s[i]+=1 s=sorted(s.items(),key=lambda x:x[0]) s=[list(x) for x in s] for x in s: print("%s,%d"%(x[0],x[1]))这串代码写出注释既解释

1. sums=eval(input())：读入多个数字，存储在sums列表中（注意：使用eval()函数来将输入的字符串转换成列表类型）。 2. s={}：初始化一个空字典s，用来存储每个数字出现的次数。 3. for x in sums:：遍历...

select * from radius.checksums where master_cnt <> this_cnt OR master_crc <> this_crc OR ISNULL(master_crc) <> ISNULL(this_crc)

这是一个 SQL 查询语句，用于查询 radius.checksums 表中 master_cnt、this_cnt、master_crc、this_crc 四个字段的值是否匹配。如果这四个字段的值不匹配，或者 master_crc 为 NULL 而 this_crc 不为 ...
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