Input In [1] A_ub_limited = np.array(A_ub_limited) ^ IndentationError: unexpected indent

您遇到的错误“IndentationError: unexpected indent”通常是由于Python代码中缩进不一致造成的。在Python中，缩进是语法的一部分，用来定义代码块的层次。如果同一代码块内的缩进级别不一致，就会出现这种错误。

具体到您提供的代码片段：

Input In [1]      
A_ub_limited = np.array(A_ub_limited)      
^ IndentationError: unexpected indent

看起来您可能是在尝试运行一个Python脚本或者在交互式环境中输入代码。在Python中，`Input In [1]`通常是在交互式环境（如IPython或Jupyter Notebook）中出现的提示符，表示您输入的第1条命令。但是，提示符本身并不应该包含在您的Python代码中。您应该只输入代码的部分，如下所示：

A_ub_limited = np.array(A_ub_limited)

如果您确实在交互式环境中遇到这个错误，请检查您输入代码的缩进是否正确。如果是在脚本中，请确保整个脚本的缩进是一致的，通常推荐使用4个空格来表示一个缩进级别。例如：

# 假设A_ub_limited是一个已存在的列表或数组
A_ub_limited = np.array(A_ub_limited)

请确保在您的代码编辑器中保持一致的缩进风格，并且避免在代码行的开头有不必要的空格或制表符。

相关问题

import arcpy # 设置工具箱参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素图层 join_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素图层 output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素图层 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3).split(';') # 连接要素图层中需要赋值的字段，用“;”隔开 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值，只有面积大于该值的要素才会被连接 # 创建空间连接对象 spatial_join = arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features=input_features, join_features=join_features, out_feature_class=output_features, join_operation="JOIN_ONE_TO_MANY", join_type="KEEP_ALL", match_option="INTERSECT") # 根据面积阈值进行筛选 if len(area_threshold) > 0: arcpy.SelectLayerByAttribute_management(in_layer_or_view=spatial_join, where_clause="Shape_Area >= {}".format(area_threshold)) # 设置字段映射 field_mapping = arcpy.FieldMappings() for field in join_fields: field_map = arcpy.FieldMap() field_map.addInputField(spatial_join, field) output_field = field_map.outputField output_field.name = "{}_{}".format(join_features, field) field_map.outputField = output_field field_mapping.addFieldMap(field_map) # 对要素进行赋值 arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(spatial_join, output_features, "", field_mapping)运行错误：IndentationError: unexpected indent (空间连接.py, line 17) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

这个错误通常是由于代码缩进不正确导致的。在你的代码中，第17行有一个额外的缩进，需要将其删除。请使用以下代码：

import arcpy

# 设置工具箱参数
input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素图层
join_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素图层
output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素图层
join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3).split(';') # 连接要素图层中需要赋值的字段，用“;”隔开
area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值，只有面积大于该值的要素才会被连接

# 创建空间连接对象
spatial_join = arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features=input_features, join_features=join_features, out_feature_class=output_features, join_operation="JOIN_ONE_TO_MANY", join_type="KEEP_ALL", match_option="INTERSECT")

# 根据面积阈值进行筛选
if len(area_threshold) > 0:
    arcpy.SelectLayerByAttribute_management(in_layer_or_view=spatial_join, where_clause="Shape_Area >= {}".format(area_threshold))

# 设置字段映射
field_mapping = arcpy.FieldMappings()
for field in join_fields:
    field_map = arcpy.FieldMap()
    field_map.addInputField(spatial_join, field)
    output_field = field_map.outputField
    output_field.name = "{}_{}".format(join_features, field)
    field_map.outputField = output_field
    field_mapping.addFieldMap(field_map)

# 对要素进行赋值
arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(spatial_join, output_features, "", field_mapping)

Cell In[20], line 13 rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2))) ^ IndentationError: unexpected indent怎么解决

这个错误是因为你的代码缩进有误，导致 Python 解释器无法正确地识别代码块。在 Python 中，代码块通常使用缩进来表示，而缩进的空格数必须是固定的，不能随意变化。一般来说，Python 的缩进为四个空格。

在这个代码中，你需要检查代码缩进是否正确，特别是第 13 行的缩进是否正确。请确保第 13 行的缩进与第 12 行的缩进相同，且为四个空格。如果你使用的是 Tab 键进行缩进，请检查是否将 Tab 键转换为了四个空格。

以下是修改后的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

#读取数据
df = pd.read_csv('NSE-TATAGLOBAL.csv')

#设置日期为索引
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')
df.index = df['Date']

#创建一个新的数据框，只包含日期和收盘价两列
data = df.sort_index(ascending=True, axis=0)
new_data = pd.DataFrame(index=range(0,len(df)),columns=['Date', 'Close'])
for i in range(0,len(data)):
    new_data['Date'][i] = data['Date'][i]
    new_data['Close'][i] = data['Close'][i]

#设置索引
new_data.index = new_data.Date
new_data.drop('Date', axis=1, inplace=True)

#创建训练集和验证集
dataset = new_data.values
train = dataset[0:987,:]
valid = dataset[987:,:]

#对数据进行缩放
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(dataset)

x_train, y_train = [], []
for i in range(60,len(train)):
    x_train.append(scaled_data[i-60:i,0])
    y_train.append(scaled_data[i,0])
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)

x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))

#创建和拟合LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=2)

#对验证集进行预测
inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values
inputs = inputs.reshape(-1,1)
inputs  = scaler.transform(inputs)

X_test = []
for i in range(60,inputs.shape[0]):
    X_test.append(inputs[i-60:i,0])
X_test = np.array(X_test)

X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1))
closing_price = model.predict(X_test)
closing_price = scaler.inverse_transform(closing_price)

#计算RMSE
preds_valid = []
for i in range(0, len(closing_price) - 102):
    a = closing_price[i:i+103].sum()
    b = a/103
    preds_valid.append(b)

rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['Close'])-preds_valid),2)))
print(rms)

请核对你的代码缩进是否正确，并进行必要的修改。