pysimplegui库中提示TypeError: update() got an unexpected keyword argument 'values'

在pysimplegui库中，`update()`方法通常用于更新GUI窗口的内容，但有时可能会遇到`TypeError: update() got an unexpected keyword argument 'values'`这样的错误。这通常是由于尝试传递了一个不在预期参数列表中的关键字参数（如`values`）给该方法。

**解决方法示例**[^1]:

# 假设你之前可能这样调用了update()
# 错误示例:
window.update(values=['New Values'])

# 正确做法应该是直接更新窗口的元素，而不是作为参数传递
# 如果你想改变窗口内的某个文本或数值，应该通过特定的接口来操作
for element in window Elements:
    if element.WidgetType == sg.TEXT:  # 或者其他类型的Element
        element.update(value='New Value')  # 更改文本元素的值

# 或者如果你想要更新整个窗口的数据结构，可以使用layout中的变量名
window.Element('your_element_name').Update(data=new_data)

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TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' 打开tensorboard文件时出错TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group'

这个错误通常是由于不兼容的TensorBoard版本引起的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 确保您已经安装了最新版本的TensorBoard。在命令行中运行以下命令来升级TensorBoard：

pip install --upgrade tensorboard

2. 如果您使用的是conda环境，请确认您的conda环境是否正确配置并且没有冲突。可以尝试重新创建一个干净的conda环境，并在其中安装TensorBoard。

3. 如果上述方法都无效，您可以尝试使用不同版本的TensorBoard。在命令行中运行以下命令来安装特定版本的TensorBoard：

pip install tensorboard==<version>

其中，`<version>`是您想要安装的TensorBoard版本号。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和错误堆栈信息的细节，以便我们更好地帮助您解决问题。

TypeError: got an unexpected keyword argument 'average'

这个错误通常是因为你使用的函数或方法不支持average参数，或者你的参数拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

以下是一个例子，演示了这个错误的产生和解决方法：

<<引用>>：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2], average='weighted'))

运行上述代码会报错：TypeError: average() got an unexpected keyword argument 'average'

<<引用>>：
解决方法是检查一下你使用的库版本是否支持average参数，如果不支持，可以升级到最新版本。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]))

输出结果为：3.1