TypeError: update() got an unexpected keyword argument 'value'

TypeError: update() got an unexpected keyword argument 'value' 是一个常见的错误，它表示在调用update()函数时传递了一个不被接受的关键字参数'value'。这个错误通常发生在使用字典对象时。
下面是一个示例代码，演示了如何触发这个错误：
my_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
my_dict.update(value='new_value') # 这里会触发TypeError错误
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在这个例子中，我们尝试使用update()函数来更新字典的值，但是我们错误地传递了一个名为'value'的关键字参数，而update()函数并不接受这个参数，因此会引发TypeError错误。
要解决这个错误，你需要检查你的代码，确保在调用update()函数时没有传递不被接受的关键字参数。如果你想更新字典的值，可以使用以下方法之一：

直接通过键来更新值：
my_dict['key'] = 'new_value'
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使用update()函数来更新值，但只传递键值对作为参数：
my_dict.update({'key': 'new_value'})
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使用update()函数来更新值，但只传递一个字典作为参数：
my_dict.update({'key': 'new_value'})
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TypeError: got an unexpected keyword argument 'average'

这个错误通常是因为你使用的函数或方法不支持average参数，或者你的参数拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。
以下是一个例子，演示了这个错误的产生和解决方法：
<<引用>>：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2], average='weighted'))
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运行上述代码会报错：TypeError: average() got an unexpected keyword argument 'average'
<<引用>>：
解决方法是检查一下你使用的库版本是否支持average参数，如果不支持，可以升级到最新版本。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]))
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输出结果为：3.1

TypeError: got an unexpected keyword argument 'pos_label'

TypeError: got an unexpected keyword argument 'pos_label' 这是一个常见的 Python 错误，当你在调用某个函数或方法时使用了一个不存在的关键字参数 pos_label，但这个函数的定义中并没有接受这个参数，Python 解释器就会抛出这样的错误。pos_label 通常用于二分类任务中的某些库，比如 scikit-learn 中的 sklearn.metrics.accuracy_score() 或者一些混淆矩阵生成函数，这些函数可能期望的是 true 或 first 这样的默认值，而不是一个自定义的 pos_label。
例如，如果你在调用 accuracy_score(y_true, y_pred, pos_label="my_label") 而函数实际只接受 y_true、y_pred 这两个参数，就会出现这个错误。