如何使插入单元格里的图片不会出现#RFE的报错

出现#REF错误的原因通常是在插入单元格里的图片后，删除或移动了该图片所在的行或列，导致该单元格的引用不再存在。要解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 在插入图片时，尽量避免删除或移动该图片所在的行或列，或者在删除或移动之前先将图片删除。

2. 如果已经出现了#REF错误，可以尝试重新插入图片，或者手动修复引用，将其指向正确的单元格。

3. 可以尝试使用相对引用而不是绝对引用，这样即使移动或删除了单元格，也不会出现#REF错误。

4. 在插入图片时，可以使用“插入图片”对话框中的“链接到文件”选项，将图片链接到文件中，而不是直接将图片嵌入单元格中，这样即使移动或删除了单元格，图片仍然可以正常显示，不会出现#REF错误。

相关问题

这段代码报错了，怎么解决：from sklearn import datasets from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() rfe = RFE(logreg, 18) rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) print(rfe.support_) print(rfe.ranking_)#当结果是1表示该特征比较重要，被选出来

这段代码的报错信息没有给出，所以无法准确判断错误的原因。但是根据代码内容，有可能是以下几种情况：

1. 没有导入相关的模块或库，需要检查是否正确安装了 sklearn 库。
2. data_final[X] 和 data_final[y] 的格式不正确，需要检查是否正确指定了 X 和 y。
3. 数据集中存在缺失值或者其他异常值，需要对数据进行清洗和处理。

你可以先检查这些方面，如果还有问题可以提供具体的错误信息以便更好地解决问题。

from sklearn import datasets from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() rfe = RFE(logreg, 18) rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) print(rfe.support_) print(rfe.ranking_)#当结果是1表示该特征比较重要，被选出来，这段代码报错如下：__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given，怎么解决

这个错误通常是由于使用了过时的参数或者方法导致的。在这个例子中，LogisticRegression() 的初始化函数只有一个参数，但是在使用 RFE() 函数时传递了两个参数，导致出现了这个错误。

解决方法是修改 RFE() 函数中的参数，将原来的 LogisticRegression() 修改为 LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)。这样就可以避免这个错误。

修改后的代码如下：

from sklearn import datasets 
from sklearn.feature_selection import RFE 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

logreg = LogisticRegression(solver='lbfgs', max_iter=1000)
rfe = RFE(logreg, 18) 
rfe = rfe.fit(data_final[X], data_final[y] ) 
print(rfe.support_) 
print(rfe.ranking_)

注意，这里的 solver 和 max_iter 参数是为了避免另一个常见的错误，即 LogisticRegression() 函数的默认参数在某些情况下会导致收敛错误。如果你的数据集比较大或者复杂，可以根据需要调整这些参数。