totalX=np.zeros((m-d,d)) TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'tuple' and 'int'

时间: 2024-01-29 09:01:57 浏览: 108
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python中numpy.zeros(np.zeros)的使用方法

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这个错误是因为你尝试将一个整数与一个元组相减。根据错误信息，看起来你尝试使用 `m-d` 计算 `np.zeros` 的第一个维度，但是 `m-d` 是一个元组 `(m-d, d)` 的一部分，而 `np.zeros` 期望一个整数作为其参数。 要解决这个问题，你可以尝试将 `m` 和 `d` 都转换为整数，或者检查在计算 `m-d` 时是否使用了正确的变量。
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dataset = pd.read_csv('output3.csv', delimiter=",") dataset = np.array(dataset) # 转换为NumPy数组 m, n = np.shape(dataset) totalX = np.zeros((m - d, d)) # 创建了一个大小为 (m-d) x d 的全零矩阵 totalY = np.zeros((m - d, l)) for i in range(m - d): # 分组：前三个值输入，第四个值输出 totalX[i][0] = dataset[i][0] totalX[i][1] = dataset[i + 1][0] totalX[i][2] = dataset[i + 2][0] totalY[i][0] = dataset[i + 3][0] # 归一化数据 Normal_totalX = np.zeros((m - d, d)) Normal_totalY = np.zeros((m - d, l)) nummin = np.min(dataset) nummax = np.max(dataset)修改成前720个数据第一组，720-

totalX = np.zeros((720, 3)) # 创建了一个大小为 720 x 3 的全零矩阵 totalY = np.zeros((720, 1)) for i in range(720): # 分组：前三个值输入，第四个值输出 totalX[i][0] = dataset[i][0] totalX[i][1] = ...

dataset = pd.read_csv('2019.csv', delimiter=",") dataset=np.array(dataset) #转换为NumPy数组 m,n=np.shape(dataset) totalX=np.zeros((m-d,d)) #创建了一个大小为 (m-d) x d 的全零矩阵 totalY=np.zeros((m-d,l)) for i in range(m-d):#分组：前三个值输入，第四个值输出 totalX[i][0]=dataset[i][0] totalX[i][1]=dataset[i][1] totalX[i][2]=dataset[i][2] totalY[i][0]=dataset[i][3] #归一化数据 Normal_totalX=np.zeros((m-d,d)) Normal_totalY=np.zeros((m-d,l))改成一行一组

totalX[0][0], totalX[0][1], totalX[0][2], totalY[0][0] = dataset[0][0], dataset[0][1], dataset[0][2], dataset[0][3] #归一化数据 Normal_totalX=np.zeros((m-d,d)) Normal_totalY=np.zeros((m-d,l))

代码出错了，TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

cluster_assignments = np.zeros(X.shape[0]) center_movements = np.ones(k) # 迭代聚类过程 for i in range(max_iter): # 计算每个样本到各个聚类中心的距离 distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis]...

Y1定义为LABEL输出，Y1 = np.zeros((self.n - s, 1))， Y2是特征输出 ：Y2 = np.zeros((self.n - s, self.m - 1))

Y2 = np.zeros((self.n - s, self.m - 1)) # 特征输出 for i in range(s, self.n): t = i - self.h + 1 X1[i - s] = self.raw[t - self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行self.ps次，...

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]

X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+...

itr = len(xn) en = np.zeros((itr, 1)) yn = np.zeros((itr,1)) W = np.zeros((M, itr)) for k in range(M, itr): if k==M: x = xn[k-1::-1] else: x = xn[k-1:k-M-1:-1] try: y = np.dot(W[:, k - 2], x) print(y) except: pass en[k-1] = dn[k-1] - y W[:, k-1] = W[:, k - 2] + 2 * mu * en[k-1] * x每句代码的意思

- W = np.zeros((M, itr))：初始化权值矩阵，大小为 M 行，itr 列。 - for k in range(M, itr)：从第 M 个样本开始进行滤波。 - if k==M: x = xn[k-1::-1]：如果 k=M，将 x 赋值为 xn 前 M 个样本的反向序列。 - ...

File "D:\403\myworld\csv2Pic.py", line 34, in data2Pic outMatrix = np.zeros(height, length) TypeError: Cannot interpret '1000' as a data type

这个错误是因为在创建outMatrix的时候，参数的顺序不正确。np.zeros()的第一个参数应该是一...请将np.zeros(height, length)改为np.zeros((height, length))。这将创建一个height行、length列的全 0 矩阵。

dataset = pd.read_csv('2019.csv', delimiter=",") dataset = np.array(dataset) #转换为NumPy数组 m, n = np.shape(dataset) totalX = np.zeros((m-2161, 3)) #创建了一个大小为 (m-2161) x 3 的全零矩阵 totalY = np.zeros((m-2161, 1)) for i in range(m-2161): # 分组：1、721、1441作为输入，2161作为输出 totalX[i][0] = dataset[i][0] totalX[i][1] = dataset[i+720][0] totalX[i][2] = dataset[i+1440][0] totalY[i][0] = dataset[i+2160][0] # 归一化数据 Normal_totalX = np.zeros((m-2161, 3)) Normal_totalY = np.zeros((m-2161, 1)) nummin = np.min(dataset) nummax = np.max(dataset) dif = nummax - nummin for i in range(m-2161): for j in range(3): Normal_totalX[i][j] = (totalX[i][j]-nummin) / dif Normal_totalY[i][0] = (totalY[i][0]-nummin) / diftrain_mse= sess.run(mse, feed_dict={x: X, y_: Y})总训练次数： 100001 运行耗时(s)： 72.54459370000001 测试集均方误差为： nan为什么为nan

测试集均方误差为 nan 可能有以下原因： 1. 数据集中存在缺失值或异常值，导致模型无法计算出准确的预测值。 2. 学习率可能过大或过小，导致模型无法收敛到最优解。 3. 网络结构设计不合理，导致模型无法学习到...

下面是单步单维预测模型的数据结构，如果改为多步预测，结构如何修改： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps, self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s-self.h+1, self.h, self.m)) # output ...

请把这段代码改成jupyter环境中适用的代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gauss_1d_c(): # Basis of 1D Gaussians, with varying centers, # all with same width n = 101 nu = 1.0 h2m = 0.5 # Calculate the centers for the Gaussians s = np.zeros(n) for i in range(n): s[i] = -25.0 + (i - 1) * 0.5 # Setup the Hamiltonian h = np.zeros((n, n)) o = np.zeros((n, n)) f = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(n): ss = (s[i] - s[j])**2 o[i, j] = np.exp(-0.5 * nu * ss) t = np.exp(-0.5 * nu * ss) * nu * h2m * (1.0 - nu * ss) p = 0.5 * np.exp(-0.5 * nu * ss) * 0.25 * (1.0 / nu + (s[i] + s[j])**2) h[i, j] = t + p # Diagonalize f=np.dot(h,np.linalg.inv(o)) eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(f) print(eigenvalues) def paint_eigenvalues(): # 在图中绘制特征值 plt.plot(eigenvalues) # 设置图的标题和坐标轴标签 plt.title("Eigenvalues") plt.xlabel("Index") plt.ylabel("Value") # 显示图 plt.show() gauss_1d_c()

s = np.zeros(n) for i in range(n): s[i] = -25.0 + (i - 1) * 0.5 # Setup the Hamiltonian h = np.zeros((n, n)) o = np.zeros((n, n)) f = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in ...

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y 把这个单步预测改为多步预测结构

X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset horizon = 3 # 预测的时间步数 Y = np.zeros((self.n-s-horizon, horizon, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n-...
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