ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[24], line 71 67 B3[a2 - 1, 9] = np.min(B6[0, :]) 68 B3[a2 - 1, 10] = np.max(B6[0, :]) ---> 71 f = interp1d(B6[0, :], B6[1, :], kind='quadratic') 72 xx = np.array([0, 0.03, 0.09, 0.18, 0.3, 0.45, 0.63, 0.84, 1.0]) 73 yy = f(xx) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1293, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1290 raise ValueError('Shapes of x {} and y {} are incompatible' 1291 .format(x.shape, y.shape)) 1292 if np.any(x[1:] == x[:-1]): -> 1293 raise ValueError("Expect x to not have duplicates") 1294 if x.ndim != 1 or np.any(x[1:] < x[:-1]): 1295 raise ValueError("Expect x to be a 1D strictly increasing sequence.") ValueError: Expect x to not have duplicates修改方法写出代码

这个错误是因为输入的插值点存在重复值导致的，可以通过使用np.unique函数将其中一个维度去重来解决，代码如下：

unique_x, index = np.unique(B6[0, :], return_index=True)
B6 = np.array([unique_x, B6[1, :][index]])
f = interp1d(B6[0, :], B6[1, :], kind='quadratic')
xx = np.array([0, 0.03, 0.09, 0.18, 0.3, 0.45, 0.63, 0.84, 1.0])
yy = f(xx)

其中，`np.unique(B6[0, :], return_index=True)`返回了去重后的x轴数据和去重后的数据在原数组中的下标，然后通过`B6 = np.array([unique_x, B6[1, :][index]])`将去重后的数据重新组合成数组。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 31 29 max_index = sales.index(max(sales)) 30 sizes = np.array(sales)/sum(sales) ---> 31 sizes = np.append(sizes[max_index], sizes[:max_index], axis=0) 32 labels = np.append(province[max_index], province[:max_index], axis=0) 34 explode = [0.1 if i == 1 else 0 for i in range(len(sales))]

这个错误通常是由于 `sizes` 中的某个数组是空的或只有一个元素，导致无法对其进行拼接。可以在运行前检查一下 `sizes` 数组是否有值，或者在使用 `np.append()` 之前先将其转换为至少一维的数组。

你可以尝试将 `sizes` 数组转换为至少一维的数组，例如：

sizes = np.append(sizes[max_index], sizes[:max_index])

这样就可以避免 `ValueError` 错误了。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 8 6 preds.append(b) 7 #calculate rmse ----> 8 rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) 9 rms ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (286,) (103,)

这个错误通常是因为在计算 `rms` 时，`preds` 和 `valid['close']` 的形状不匹配。根据错误提示信息，`preds` 的形状为 `(103,)`，而 `valid['close']` 的形状为 `(286,)`。

你需要检查一下你的代码，看看是在哪里将 `preds` 和 `valid['close']` 进行了运算，然后改变它们的形状，以使它们匹配。

例如，如果你在计算 `preds` 时使用了多维数组，可以尝试使用 `reshape` 函数将其形状改变为一维数组。例如，如果 `preds` 的形状为 `(103, 1)`：

preds = preds.reshape(-1)

这将把 `preds` 的形状改变为 `(103,)`。

如果你需要更多的帮助，请提供更多的代码和上下文信息。