Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject16\5.py", line 55, in <module> Z = np.array([rosenbrock([x, y]) for x, y in zip(X.ravel(), Y.ravel())]) File "D:\pythonProject16\5.py", line 55, in <listcomp> Z = np.array([rosenbrock([x, y]) for x, y in zip(X.ravel(), Y.ravel())]) File "D:\pythonProject16\5.py", line 7, in rosenbrock return sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0) TypeError: unsupported operand type(s) for ** or pow(): 'list' and 'float'

这个错误提示是因为在`rosenbrock`函数中输入参数的类型不正确。`rosenbrock`函数中要求参数是一个一维的numpy数组，但是在计算Z的时候，输入的是一个二维的列表（即`[x, y]`）。可以将`[x, y]`转换成numpy数组后再输入到`rosenbrock`函数中，修改代码如下所示：

# 可视化目标函数
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
x = np.arange(-2, 2, 0.1)
y = np.arange(-2, 2, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.array([rosenbrock(np.array([x, y])) for x, y in zip(X.ravel(), Y.ravel())])  # 修改这一行
Z = Z.reshape(X.shape)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()

这样就可以顺利运行代码并可视化Rosenbrock函数了。

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Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 25, in <module> img = np.array(row.values[1:], dtype=np.uint8).reshape((1,109)) ValueError: cannot reshape array of size 108 into shape (1,109)

这个错误的意思是你正在尝试将一个大小为 108 的数组重塑为大小为 (1,109) 的数组，这是不可能的。这通常是由于数组的维度不匹配导致的。

你可以检查一下你的代码，看一下在哪里使用了这个数组，以及这个数组在之前是否被正确地初始化和赋值。另外，你也可以检查一下你正在使用的 reshape 方法是否正确。

如果你仍然无法解决问题，可以将你的代码和完整的错误消息一起提供给我，这样我就可以更好地帮助你了解问题所在。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\main.py", line 13, in <module> img = np.array(row.values[1:], dtype=np.uint8).reshape((1, 109)) ValueError: cannot reshape array of size 108 into shape (1,109)怎么解决

这个错误提示是因为你想将长度为108的一维数组转换为(1, 109)的二维数组，但长度不匹配。你需要确保输入数组的长度为109。

你可以检查一下你的数据，看看是否有缺失值或数据格式不正确导致长度不匹配。另外你可以尝试在reshape函数中使用-1参数来自动计算数组的形状，比如：

img = np.array(row.values[1:], dtype=np.uint8).reshape((-1, 109))

这样就可以自动计算出第一维的长度，使得总长度为109。