ValueError: Module file C:\Program Files\Python37\lib\site-packages\cv2\_init_.py is missing

这个错误通常是由于PyInstaller无法找到cv2模块而引起的。这可能是因为cv2模块没有被正确打包，或者在打包时没有正确指定路径。解决这个问题的方法是在PyInstaller的.spec文件中添加cv2模块的路径。您可以使用以下代码来添加cv2模块的路径：

import cv2
cv2_path = cv2.__file__
a.b.datas += [('cv2_path', cv2_path, 'DATA')]

其中，a.b是您的.spec文件中的Tree对象。这将把cv2模块添加到您的打包文件中。如果您仍然遇到问题，您可能需要安装cv2模块的开发包或将cv2模块的路径手动添加到.spec文件中。

相关问题

self.axis.scatter(self.x, self.y1, 'r', label='y1', linewidth=2,marker='。') File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1459, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\python\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 4593, in scatter raise ValueError( ValueError: s must be a scalar, or float array-like with the same size as x and y

这段代码是将一组数据点绘制在图形界面上。具体来说，它使用matplotlib库中的scatter函数，在指定的坐标轴上绘制散点图。其中，self.x和self.y1是一组数据点的x坐标和y坐标，'r'表示散点的颜色为红色，label表示该组数据点的标签为'y1'，linewidth和marker参数分别表示散点的线宽和样式。

报错提示中的问题是因为marker参数传入了一个'。'字符串，而它应该是一个标量或与x、y参数大小相同的浮点数数组。

classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_29352\3054961677.py", line 2, in <module> train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_29352\3713581394.py", line 11, in train_model lr.fit(x_train, y_train) # 训练 File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 889, in fit super().fit( File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 186, in fit X, y = self._validate_data( File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\base.py", line 579, in _validate_data X = check_array(X, input_name="X", **check_X_params) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 879, in check_array array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\_array_api.py", line 185, in _asarray_with_order array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) File "D:\tmp\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2064, in __array__ return np.asarray(self._values, dtype=dtype) ValueError: could not convert string to float: '40-80'

这个错误通常是由于训练数据中存在非数字字符导致的。具体来说，在这个错误中，训练数据中的某些值包含字符串 "40-80"，这是一个包含破折号的字符串，无法被正确地转换为浮点数。为了解决这个问题，您需要仔细检查您的训练数据，找出所有包含非数字字符的值，并将其转换为数字类型。您可以使用 Pandas 库中的 replace 方法将破折号替换为句点，然后将整个数据集转换为浮点数类型。例如，您可以使用下面的代码将 "40-80" 替换为 "40.80"：

df.replace("40-80", "40.80", inplace=True)
df = df.astype(float)

这将把包含 "40-80" 的所有值替换为 "40.80"，然后将整个数据集转换为浮点数类型。