Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 11, in <module> data.p() TypeError: optimizing.p() missing 1 required positional argument: 'self'

这个错误是因为在调用 `p()` 方法时，缺少了一个必需的参数 `self`。在 Python 中，类的方法默认会将实例对象作为第一个参数传递给方法，通常用 `self` 表示。所以你需要将 `p()` 方法调用改为 `data.p(self)`，确保将实例对象作为参数传递给该方法。这样就可以解决这个错误了。

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Traceback (most recent call last): File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 128, in <module> data = optimizing() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 15, in __init__ self.optimizing_main() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 124, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 92, in mutation_cdata print('cross_data[波束场景No]',bs_data[8]) IndexError: index 8 is out of bounds for axis 0 with size 1

根据错误信息，看起来你正在尝试从一个长度为1的DataFrame中获取索引8的数据，但是该索引超出了DataFrame的范围，导致出现了IndexError异常。

请确保你的DataFrame确实包含索引为8的数据。你可以使用`df.shape`来查看DataFrame的形状，以确保DataFrame的大小与你的预期相符。

如果你确信DataFrame应该包含索引为8的数据，那么可能是数据加载或处理过程中出现了问题。请检查一下代码中与数据处理相关的部分，确保正确加载和处理了数据。

import random import fitness class optimizing: def __int__(self): self.finess_data=fitness.fitness() self.a=1 print(self.a) def p(self): print(self.a) data=optimizing() data.p() 报错如何解决：C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python310.exe D:/Users/z84259074/PycharmProjects/参数自优化/self_optimizing.py Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 12, in <module> data.p() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 9, in p print(self.a) AttributeError: 'optimizing' object has no attribute 'a'

这个错误是因为在 `__int__()` 方法中，你使用了双下划线 `__` 代替了双下划线 `__init__()` 方法的名称。在 Python 中，类的构造方法应该被命名为 `__init__()`，而不是 `__int__()`。因此，你需要将 `__int__()` 改为 `__init__()`。

另外，你还需要将 `self.a=1` 改为 `self.a = 1`，确保在初始化时正确地给实例变量 `a` 赋值。

修改后的代码如下：

import random
import fitness

class optimizing:
    def __init__(self):
        self.finess_data = fitness.fitness()
        self.a = 1
        print(self.a)
    
    def p(self):
        print(self.a)

data = optimizing()
data.p()

这样就可以正确地初始化 `optimizing` 类的实例对象并调用 `p()` 方法了。