TypeError Traceback (most recent call last) Input In [21], in <cell line: 4>() 1 get_hs300s = [] 2 # 获取沪深300的股票代码 ----> 4 hs300 = ts.get_hs300s()['code'].tolist() 7 # 获取沪深300股票的基本面数据 9 stock_basics = ts.get_stock_basics() TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

时间: 2024-02-14 18:20:32 浏览: 94
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第五关：input()函数 – 0入门到进阶（附练习题） | Python基础语法

这段代码出现了错误，提示是 "'NoneType' object is not subscriptable"，意思是你在尝试对一个 None 类型的对象进行下标操作。这通常是因为某个函数返回了 None，而你尝试对它进行操作。在这段代码中，可能是 ts.get_hs300s() 函数返回了 None，导致后面的 ['code'] 操作无法执行。你可以检查一下该函数的返回值，或者在使用它的返回值之前，先进行一些判断操作，以确保它不是 None 类型的对象。
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TypeError Traceback (most recent call last) Input In [81], in <cell line: 2>() 1 # Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator ----> 2 adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), 3 n_estimators=301, 4 learning_rate=0.999, 5 max_depth=15, 6 algorithm='SAMME.R') TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'max_depth'

这是一个类型错误，它告诉我们 AdaBoostClassifier 类没有一个名为 'max_depth' 的参数。您可以尝试删除 'max_depth' 参数并再次运行代码，以查看是否解决了问题。如果您需要设置决策树的最大深度，您可以在初始化 ...

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [13], in <cell line: 1>() ----> 1 s_learner = SLearner(models={ 2 'Y': model_y, 3 'T': model_t 4 }) 6 t_learner = TLearner(models={ 7 'Y': model_y, 8 'T': model_t 9 }) 10 x_learner = XLearner(models={ 11 'Y': model_y, 12 'T': model_t 13 }) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'models' 这个报错是什么原因

这个错误是因为你调用了一个未定义的类，或者这个类的构造函数（__init__方法）没有接受models这个参数。 请检查一下你的代码，确认你正在调用的类是正确的，并且这个类的构造函数中有接受models参数的定义。...

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [1], in <cell line: 70>() 64 test_weight = test_tfidf.toarray() 68 # 代码8-12 69 # K-Means聚类 ---> 70 clf = KMeans(n_clusters=4, random_states=4) # 选择4个中心点 71 # clf.fit(X)可以将数据输入到分类器里 72 clf.fit(train_weight) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'random_states'

clf = KMeans(n_clusters=4, random_state=4) # 选择4个中心点 # clf.fit(X)可以将数据输入到分类器里 clf.fit(train_weight) 注意到 random_state 参数实际上是一个随机数生成器的种子，可以用来控制每次...

Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydevd_bundle\pydevd_exec2.py", line 3, in Exec exec(exp, global_vars, local_vars) File "<input>", line 1, in <module> TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'timeMin'

这个错误提示告诉我们，在创建一个对象时，传入了一个未被识别的关键字参数 timeMin。这可能是因为你使用了一个错误的参数名，或者你在创建对象时使用的是一个过期的类或方法。 你需要仔细检查代码，确认你正在...

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'timeMax' args = t.f.__dict__ ... ... newtf = thread_cmdOpen(**args) Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydevd_bundle\pydevd_exec2.py", line 3, in Exec exec(exp, global_vars, local_vars) File "<string>", line 3, in <module> TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'timeMax'

这个错误可能是因为你在创建 thread_cmdOpen 类的实例时，提供了一个名为 timeMax 的参数，但是该类的 __init__() 方法没有定义这个参数。你需要检查 thread_cmdOpen 类的定义，确保它的 __init__() 方法...

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_119/2100550380.py in <cell line: 9>() 7 8 # 取数组中排序后的后10个元素，即前10个最大值 ----> 9 top_10 = my_arr[sorted_idx[-20:]] 10 11 print(top_10) TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

my_arr = np.array([1, 5, 3, 9, 8, 2, 7, 11, 6, 4, 10, 12, 15, 13, 14]) # 使用argsort函数对数组进行排序，并返回数组中元素排序后的下标 sorted_idx = np.argsort(my_arr) # 取数组中排序后的后10个元素，即...

Traceback (most recent call last): File "D:\python\LTSM.py", line 58, in <module> model=LSTM(input_dim=input_dim,hidden_dim=hidden_dim,output_dim=output_dim,num_layers=num_layers) TypeError: Module.__init__() got an unexpected keyword argument 'input_dim'

这个错误提示说明你在初始化一个LSTM模型时传入了一个不被支持的参数"input_dim"。可能是因为你使用的LSTM模型库不支持这个参数，或者你使用的LSTM模型库中这个参数的名称不同。 建议检查一下你使用的LSTM模型库中...

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [37], in <cell line: 57>() 52 return num_correct / len(test_loader.dataset) 56 # 转换数据格式 ---> 57 train_dataset = TensorDataset(train_norm_vec, y_train) 58 val_dataset = TensorDataset(valid_norm_vec, y_valid) 59 test_dataset = TensorDataset(test_norm_vec, y_test) File ~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\utils\data\dataset.py:189, in TensorDataset.__init__(self, *tensors) 188 def __init__(self, *tensors: Tensor) -> None: --> 189 assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors), "Size mismatch between tensors" 190 self.tensors = tensors File ~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\torch\utils\data\dataset.py:189, in <genexpr>(.0) 188 def __init__(self, *tensors: Tensor) -> None: --> 189 assert all(tensors[0].size(0) == tensor.size(0) for tensor in tensors), "Size mismatch between tensors" 190 self.tensors = tensors TypeError: 'int' object is not callable

for inputs, labels in test_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) num_correct += (predicted == labels).sum...

Traceback (most recent call last): File "F:\转换csv\turntocsv.py", line 23, in <module> data = cv2.resize(img_ndarray,(48,48))#图像大小48*48像素值 TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument 'src'

这是Python程序运行时的错误提示信息，提示信息中的内容是：在F:\转换csv\turntocsv.py文件的第23行出现了错误，错误类型是cv2.resize()函数的错误，具体错误信息是无法将img_ndarray数组调整为(48,48)大小。

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [24], in <cell line: 8>() 4 x_data=["2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013","2014", "2015", "2016"] 5 y_data=["4213.03","4101.51","4143.77","4138.64","4152.50","4128.39","4155.65","4202.18","4206.94","4215.41"] 7 ( ----> 8 EffectScatter() 9 .add_xaxis(xaxis_data=x_data) 10 .add_yaxis(series_name="行政区域土地面积",y_axis=y_data,yaxis_min=4000) 11 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各年行政区域土地面积")) 12 .render("effectscatter_base.html") 13 ) TypeError: add_yaxis() got an unexpected keyword argument 'yaxis_min'

如果你想要设置 y 轴最小值，可以使用 Grid 和 Line 这些支持 yaxis_min 参数的图表类型。 例如，使用 Line 类型来创建折线图，可以使用以下代码来设置 y 轴最小值： python from pyecharts....

Traceback (most recent call last): File "E:\1作业与文件\智能建造\大作业\main.py", line 33, in <module> left_eye = shape.part(36, 42) TypeError: part(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. (self: _dlib_pybind11.full_object_detection, idx: int) -> _dlib_pybind11.point Invoked with: <_dlib_pybind11.full_object_detection object at 0x0000017CC3E0F730>, 36, 42

根据错误信息，part() 函数有一个参数 idx，需要传入一个整数，但是这里传入了两个整数 36 和 42。建议检查一下代码中使用 part() 函数的地方，确保只传入了一个整数参数，例如： left_eye = shape.part...

TypeError Traceback (most recent call last) D:\temp\ipykernel_916\2062257641.py in <module> ----> 1 x=nd.array[2,3,4,5] TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable ​

在上述代码中，我们调用mx.nd.array函数并将列表[2, 3, 4, 5]作为参数传递给它，从而创建了一个名为x的数组。 请确保您正确使用了库中相应的函数，并将数值作为参数传递给它们，而不是尝试对函数本身进行索引...

TypeError Traceback (most recent call last) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars The above exception was the direct cause of the following exception: ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 55 52 ary_target = [0.5, 0.5] 54 for i in range(1000): ---> 55 ary_w, ary_b = train(ary_input, ary_w, ary_b, ary_target) 57 print("Updated weights:", ary_w) Cell In[1], line 19, in train(ary_input, ary_w, ary_b, ary_target, learning_rate) 17 ary_hidden_net[i] = 0 18 for j in range(n): ---> 19 ary_hidden_net[i] += ary_w[i][j] * ary_input[j] 20 ary_hidden_net[i] += ary_b[0] 21 ary_hidden_out[i] = sigmod(ary_hidden_net[i]) ValueError: setting an array element with a sequence. ​

这个错误是因为在训练函数中的第19行，你尝试将一个大小为2的数组（ary_input）乘以一个大小为2x2的数组（ary_w），这是不允许的。你需要确保ary_input和ary_w具有相同的维度。你可以使用np.dot函数来执行矩阵乘法，...

Traceback (most recent call last): File "mm_0704.py", line 215, in <module> weights_3d_train = np.zeros[train_size,1,384,320] TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

根据错误信息来看，问题可能出现在 weights_3d_train = np.zeros[train_size,1,384,320] 这一行代码上。在 NumPy 中，np.zeros 是一个函数，不是一个可下标访问的对象，因此不能使用 [ ] 进行下标操作。 如果...

运行错误，怎么修改：TypeError Traceback (most recent call last) Input In [18], in <cell line: 6>() 3 dfvalue['所在区'] = dfvalue['所在区'].str.replace('武汉吴家山经济技术开发区','吴家山经开区') 4 dfvalue['所在区'] = dfvalue['所在区'].str.replace('东湖新技术开发区','东湖高新区') ----> 6 dfvalue = dfvalue.groupby('所在区').mean() 7 dfvalue.sort_values('平均工资',inplace=True) 8 citi = dfvalue.index.tolist() File D:\Anaconda\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py:1855, in GroupBy.mean(self, numeric_only, engine, engine_kwargs) 1853 return self._numba_agg_general(sliding_mean, engine_kwargs) 1854 else: -> 1855 result = self._cython_agg_general( 1856 "mean", 1857 alt=lambda x: Series(x).mean(numeric_only=numeric_only), 1858 numeric_only=numeric_only, 1859 ) 1860 return result.__finalize__(self.obj, method="groupby")

这个错误提示是 TypeError，意味着数据类型出现了错误。具体地说，可能是由于某一列的数据类型不支持 mean() 函数，导致出现了错误。 通过代码和错误提示，我们可以看出，问题可能出现在 dfvalue.groupby('所在...

Traceback (most recent call last): File "G:\pythonProject4\6.py", line 51, in <module> extract_pos_to_txt(folder_path, output_file) File "G:\pythonProject4\6.py", line 44, in extract_pos_to_txt pos = get_image_pos(file_path) File "G:\pythonProject4\6.py", line 21, in get_image_pos lat_deg = lat[0][0] / lat[0][1] TypeError: 'IFDRational' object is not subscriptable

lon = exif['GPSInfo'][4] lon_ref = exif['GPSInfo'][3] if lat and lat_ref and lon and lon_ref: lat_deg = lat[0].__truediv__(lat[1]) lat_min = lat[1].__truediv__(lat[2]) lat_sec = lat[2].__truediv...

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-94-498175e5b97d> in <module> 8 _x = mm_bfl['歌单标题'].tolist() 9 _y = mm_bfl['歌单播放量'].tolist() ---> 10 mm_bfl = plt(x=_x,y=_y,chart='barh',title='网易云音乐华语歌单播放 TOP12',loc='left',size=10,color="red") 11 mm_bfl TypeError: 'module' object is not callable，什么意思，正确代码怎么写

这个错误提示的意思是你尝试调用一个模块而不是模块中的函数或类。你需要在模块名后面加上函数名或类名才能正确调用。在这个代码中，你需要将 plt 改为 plt.barh 才能正确调用 barh 函数。...

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