C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to 'auto' in 1.4. Set the value of `n_init` explicitly to suppress the warning warnings.warn( C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:1382: UserWarning: KMeans is known to have a memory leak on Windows with MKL, when there are less chunks than available threads. You can avoid it by setting the environment variable OMP_NUM_THREADS=1. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 27, in <module> cluster_data = coords_list[kmeans.labels_ == i] TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

时间: 2023-07-21 16:46:16 浏览: 81
这是一个 Python 的错误提示,出现了 TypeError。错误的原因是在第 27 行代码中,使用了一个非整数类型的数组作为索引。这种错误通常发生在使用 numpy 数组时,可能是因为数组的类型不正确或者维度不匹配。你可以检查一下代码,看看是否有对非整数类型的数组进行索引的操作。同时,你也可以查看一下数据类型和数组维度是否正确。
相关问题

C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\python.exe E:\code-study\coda\test.py Traceback (most recent call last): File "E:\code-study\coda\test.py", line 13, in <module> c = gpd.GeoSeries(hits) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\geopandas\geoseries.py", line 208, in __init__ s = pd.Series(data, index=index, name=name, **kwargs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 454, in __init__ data = com.maybe_iterable_to_list(data) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\common.py", line 308, in maybe_iterable_to_list return list(obj) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\prepared.py", line 32, in contains return self.context.contains(other) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\geometry\base.py", line 658, in contains return _maybe_unpack(shapely.contains(self, other)) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\decorators.py", line 77, in wrapped return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\predicates.py", line 540, in contains return lib.contains(a, b, **kwargs) TypeError: One of the arguments is of incorrect type. Please provide only Geometry objects.

根据你提供的信息,这是一个 Python 报错信息,其中指出了发生错误的位置在 test.py 文件的第 13 行。错误是由于在 GeoPandas 库的 GeoSeries 对象中传入了错误的参数类型导致的。具体来说,错误信息指出传入了一个非几何对象作为参数,而 GeoSeries 对象只能接受几何对象作为参数。建议检查代码,确保在 GeoSeries 对象中只传入几何对象。

File "E:\code-study\coda\crossing\TEST.py", line 52, in <module> df["geometry"] = df["geometry"].apply(wkt.loads) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 4771, in apply return SeriesApply(self, func, convert_dtype, args, kwargs).apply() File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1123, in apply return self.apply_standard() File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\pandas\core\apply.py", line 1174, in apply_standard mapped = lib.map_infer( File "pandas\_libs\lib.pyx", line 2924, in pandas._libs.lib.map_infer File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\wkt.py", line 22, in loads return shapely.from_wkt(data) File "C:\Users\GW00321286\.conda\envs\python_39\lib\site-packages\shapely\io.py", line 286, in from_wkt return lib.from_wkt(geometry, invalid_handler, **kwargs) TypeError: Expected bytes or string, got MultiLineString

根据错误消息,看起来是在使用 `wkt.loads` 函数时出现了错误。它期望的输入是字节或字符串,但实际上传入的是 MultiLineString 类型的几何对象。 要解决这个问题,您可以尝试使用 `wkb.loads` 函数,它接受二进制格式(WKB)的几何数据。可以通过将 `wkb.dumps` 函数应用于 MultiLineString 类型的几何对象来获取 WKB 格式的数据。以下是一种可能的解决方案: ```python import geopandas as gpd from shapely import wkb # 读取Geopandas数据 gdf = gpd.read_file('your_data.geojson') # 将MultiLineString几何对象转换为WKB格式 gdf['geometry'] = gdf['geometry'].apply(lambda x: wkb.dumps(x)) # 将WKB格式的几何数据转换回几何对象 gdf['geometry'] = gdf['geometry'].apply(lambda x: wkb.loads(x)) # 打印结果 print(gdf) ``` 在这段代码中,我们首先将 MultiLineString 类型的几何对象转换为 WKB 格式,然后再将其转换回几何对象。请确保将 'your_data.geojson' 替换为您自己的 Geopandas 数据文件路径。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

微信小程序-番茄时钟源码

微信小程序番茄时钟的源码,支持进一步的修改。番茄钟,指的是把工作任务分解成半小时左右,集中精力工作25分钟后休息5分钟,如此视作种一个“番茄”,而“番茄工作法”的流程能使下一个30分钟更有动力。
recommend-type

激光雷达专题研究:迈向高阶智能化关键,前瞻布局把握行业脉搏.pdf

电子元件 电子行业 行业分析 数据分析 数据报告 行业报告
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合

![实现实时监控告警系统:Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成,这
recommend-type

帮我实现在Androidstudio调用chapgpt并提供源码

首先,你需要运行一个ChitGPT的服务器,然后通过Android应用程序与该服务器进行通信。以下是一个简单的Android应用程序示例,可以与ChitGPT进行通信: 1. 首先,在Android Studio中创建一个新的项目,并添加以下依赖项: ``` implementation 'com.squareup.okhttp3:okhttp:4.9.0' implementation 'com.google.code.gson:gson:2.8.6' ``` 2. 创建一个新的Java类,用于与ChitGPT服务器通信。以下是一个简单的实现: ```java import com.