import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

这个错误可能是由于你下载的CSV文件包含了无效的字符导致的。"UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte" 意味着在文件的第186个位置出现了一个无效的续字符。

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：
1. 检查你下载的CSV文件是否正确。尝试重新下载文件，确保下载的文件没有损坏。
2. 尝试使用其他编码格式打开CSV文件，如utf-16或latin-1。你可以尝试修改代码中的文件读取部分，指定所需的编码格式。
3. 检查CSV文件中是否包含特殊字符或不支持的字符。如果有，可以尝试删除或替换这些字符。

如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试手动打开CSV文件，并检查文件中的第186个位置是否包含了无效字符。如果能够确定无效字符的位置，可以尝试手动删除或替换它。

希望这些方法能够帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多关于错误信息和代码的详细信息，以便我能够更好地帮助你。

相关问题

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv( "C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') print(pivot_df.head()) sns.heatmap(data=pivot_df.head())

这段代码可能无法生成热力图的原因可能是由于 `pivot_df.head()` 返回的数据框中包含了缺失值，而 `seaborn.heatmap()` 函数默认不会显示缺失值所在的单元格，导致生成的热力图不完整。你可以尝试将缺失值填充为 0 或其他数值，或者将 `seaborn.heatmap()` 函数的 `annot` 参数设置为 `True`，这样可以在热力图上显示每个单元格的数值，并且缺失值将被显示为空白单元格。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv")

# 删除不必要的列
titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True)

# 删除缺失值
titanic_df.dropna(inplace=True)

# 将性别变量转换为数值变量
titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1})

# 将登船港口变量转换为数值变量
titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2})

grouped = titanic_df.groupby('Pclass')

# 求每个船票等级的平均年龄
grouped['Age'].mean()

# 将数据集按照性别和船票等级进行透视
pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass')

# 将缺失值填充为 0
pivot_df.fillna(0, inplace=True)

# 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图，并显示每个单元格的数值
sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)

这样修改后的代码应该可以成功生成热力图。

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

这个错误通常是由于在读取文件时遇到了格式不正确的行而引起的。在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。

要解决这个错误，你需要检查文件的第49行，看看它的格式是否正确。你可以打开文件并查看该行，或者使用其他工具（如记事本++或Excel）来查看该行。

在查找问题后，你可以选择删除该行，或者尝试修复该行以使其格式正确。一些常见的解决方法包括：

- 确保每行都有相同数量的字段。
- 检查是否有未转义的特殊字符或空格。
- 如果有必要，使用正确的分隔符来分隔数据。

希望这些提示能够帮助你解决问题。