Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 879, in check_array array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\_array_api.py", line 185, in _asarray_with_order array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) numpy.ComplexWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86157\PycharmProjects\pythonProject8\6.py", line 54, in <module> clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\cluster\_spectral.py", line 706, in fit X = self._validate_data( File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 546, in _validate_data X = check_array(X, input_name="X", **check_params) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 881, in check_array raise ValueError( ValueError: Complex data not supported [[-0.00667798+0.j -0.00050094+0.j] [-0.00679108+0.j 0.00760181+0.j] [-0.0068003 +0.j -0.00274455+0.j] ... [-0.00512369+0.j 0.02043165+0.j] [-0.01293088+0.j -0.00562299+0.j] [ 0.03972433+0.j -0.01824531+0.j]]

时间: 2023-09-28 19:04:05 浏览: 180
PDF

Mac下anaconda中Spyder打开报错Traceback(most recent call last)…问题

star5星 · 资源好评率100%
这段代码出现了一个值错误(ValueError)异常,原因是输入的数据包含了复数(complex)类型的值,但是SpectralClustering类不支持处理复数类型的数据。具体地说,异常的堆栈跟踪显示,在调用sklearn.utils.validation.check_array()函数时,检测到输入数组包含了复数类型的值,因此抛出一个异常。这个异常被直接捕获,并且抛出了一个新的值错误异常,指示输入数据不支持复数类型。如果要使用SpectralClustering类对这个数据进行聚类,需要先将复数类型的值转换为实数类型的值。
阅读全文

相关推荐

import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取数据表 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 将数据表分为X和y两部分,其中X为前三列数据,y为最后一列数据 X = data.iloc[:, :4] y = data.iloc[-1, :] # 拟合线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 预测每一列的预测值 y_pred = model.predict(X) # 输出每一列的预测值 print(y_pred)出现Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-1c2c07b8ba7f>", line 1, in <module> runfile('D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2\\线性预测8.py', wdir='D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2') File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\线性预测8.py", line 13, in <module> model.fit(X, y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py", line 648, in fit X, y = self._validate_data( File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 565, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1124, in check_X_y check_consistent_length(X, y) File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 397, in check_consistent_length raise ValueError( ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1258, 4]错误

ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

最新推荐

recommend-type

20190313-100538-非对称电容在变压器油中10kv高压电作用下产生力的现象

这个实验展示了非对称电容在高压电场中出现的力学现象。 非对称电容悬挂在悬臂梁传感器上,变压器油保持了两极的绝缘良好,高压产生的力的效应使得传感器测量的非对称电容的重量减轻。 这个实验有力的驳斥了用于解释非对称电容力学现象的离子风假说。 实验使用设备为STM32F429+HX711+悬臂梁传感器,上位机由C# WPF实现。
recommend-type

基于以太坊区块链的车险理赔系统全部资料+详细文档.zip

【资源说明】 基于以太坊区块链的车险理赔系统全部资料+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

银行家算法的C++实现.zip

银行家算法 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源,毕业设计等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的初学者或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
recommend-type

基于MATLAB公路裂缝检测系统【含界面GUI】.zip

计算机网络课后题答案
recommend-type

基于hyperledger fabric区块链的工作流审批应用全部资料+详细文档.zip

【资源说明】 基于hyperledger fabric区块链的工作流审批应用全部资料+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

正整数数组验证库:确保值符合正整数规则

资源摘要信息:"validate.io-positive-integer-array是一个JavaScript库,用于验证一个值是否为正整数数组。该库可以通过npm包管理器进行安装,并且提供了在浏览器中使用的方案。" 该知识点主要涉及到以下几个方面: 1. JavaScript库的使用:validate.io-positive-integer-array是一个专门用于验证数据的JavaScript库,这是JavaScript编程中常见的应用场景。在JavaScript中,库是一个封装好的功能集合,可以很方便地在项目中使用。通过使用这些库,开发者可以节省大量的时间,不必从头开始编写相同的代码。 2. npm包管理器:npm是Node.js的包管理器,用于安装和管理项目依赖。validate.io-positive-integer-array可以通过npm命令"npm install validate.io-positive-integer-array"进行安装,非常方便快捷。这是现代JavaScript开发的重要工具,可以帮助开发者管理和维护项目中的依赖。 3. 浏览器端的使用:validate.io-positive-integer-array提供了在浏览器端使用的方案,这意味着开发者可以在前端项目中直接使用这个库。这使得在浏览器端进行数据验证变得更加方便。 4. 验证正整数数组:validate.io-positive-integer-array的主要功能是验证一个值是否为正整数数组。这是一个在数据处理中常见的需求,特别是在表单验证和数据清洗过程中。通过这个库,开发者可以轻松地进行这类验证,提高数据处理的效率和准确性。 5. 使用方法:validate.io-positive-integer-array提供了简单的使用方法。开发者只需要引入库,然后调用isValid函数并传入需要验证的值即可。返回的结果是一个布尔值,表示输入的值是否为正整数数组。这种简单的API设计使得库的使用变得非常容易上手。 6. 特殊情况处理:validate.io-positive-integer-array还考虑了特殊情况的处理,例如空数组。对于空数组,库会返回false,这帮助开发者避免在数据处理过程中出现错误。 总结来说,validate.io-positive-integer-array是一个功能实用、使用方便的JavaScript库,可以大大简化在JavaScript项目中进行正整数数组验证的工作。通过学习和使用这个库,开发者可以更加高效和准确地处理数据验证问题。
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

【损失函数与随机梯度下降】:探索学习率对损失函数的影响,实现高效模型训练

![【损失函数与随机梯度下降】:探索学习率对损失函数的影响,实现高效模型训练](https://img-blog.csdnimg.cn/20210619170251934.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjc4MDA1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与随机梯度下降基础 在机器学习中,损失函数和随机梯度下降(SGD)是核心概念,它们共同决定着模型的训练过程和效果。本
recommend-type

在ADS软件中,如何选择并优化低噪声放大器的直流工作点以实现最佳性能?

在使用ADS软件进行低噪声放大器设计时,选择和优化直流工作点是至关重要的步骤,它直接关系到放大器的稳定性和性能指标。为了帮助你更有效地进行这一过程,推荐参考《ADS软件设计低噪声放大器:直流工作点选择与仿真技巧》,这将为你提供实用的设计技巧和优化方法。 参考资源链接:[ADS软件设计低噪声放大器:直流工作点选择与仿真技巧](https://wenku.csdn.net/doc/9867xzg0gw?spm=1055.2569.3001.10343) 直流工作点的选择应基于晶体管的直流特性,如I-V曲线,确保工作点处于晶体管的最佳线性区域内。在ADS中,你首先需要建立一个包含晶体管和偏置网络
recommend-type

系统移植工具集:镜像、工具链及其他必备软件包

资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具,这些组件共同作用,使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。" 系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时,开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像,还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。 **系统镜像** 系统镜像是操作系统的核心部分,它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中,系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如,Linux系统镜像通常包含了内核(kernel)、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时,开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。 **工具链** 工具链是系统移植中的关键部分,它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常,工具链包括编译器(如GCC)、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中,开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如,如果原平台使用ARM架构,而目标平台使用x86架构,则需要重新编译源代码,生成可以在x86平台上运行的二进制文件。 **其他工具** 除了系统镜像和工具链,系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括: - 启动加载程序(Bootloader):负责初始化硬件设备,加载操作系统。 - 驱动程序:使得操作系统能够识别和管理硬件资源,如硬盘、显卡、网络适配器等。 - 配置工具:用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。 - 系统测试工具:用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。 **文件包** 文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在,方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容: - 操作系统特定版本的镜像文件。 - 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。 - 启动加载程序的二进制代码。 - 驱动程序包。 - 配置和部署脚本。 - 文档说明,包括移植指南、版本说明和API文档等。 在进行系统移植时,开发者首先需要下载对应的文件包,解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中,开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验,以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。 总结来说,系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起,以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。