TypeError: Pie.add() missing 1 required positional argument: 'data_pair'

这个错误提示表明在调用Pie.add()方法时，缺少一个必需的参数"data_pair"。这意味着你需要在调用该方法时提供"data_pair"参数。你可以检查一下你的代码，看看是否正确地提供了该参数。如果你已经提供了该参数，那么你需要检查一下该参数的值是否正确。

以下是一个可能的解决方案，你可以尝试在调用Pie.add()方法时提供正确的"data_pair"参数：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie

data = [("A", 10), ("B", 20), ("C", 30)]
pie = Pie()
pie.add("", data_pair=data)

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TypeError: DNNNet.predict() missing 1 required positional argument: 'input_data'

这个错误提示表明在Python的深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）中，你在调用`DNNNet.predict()`函数时缺少了一个必需的位置参数`input_data`。`predict`方法通常需要输入数据作为参数，以便模型能够基于这些数据做出预测。可能是你忘记提供模型所需的输入，或者是API改变了，现在需要明确传入数据。要解决这个问题，你需要检查一下代码，确认是否已经准备好合适的数据，并将其作为第一个参数传递给`predict`方法。

TypeError: DiabetesPredictor.run() missing 1 required positional argument: 'load_data'

这个错误提示是Python中常见的类型错误（TypeError），当你在调用`DiabetesPredictor.run()`方法时，它缺少一个所需的正确定位参数`load_data`。`run()`方法似乎期待一个名为`load_data`的参数，可能是用于加载数据或者初始化数据处理流程的一个步骤。在执行这个方法时，你需要提供一个值来指定如何获取或准备数据。

具体解决办法可能是：

1. 检查你的代码中`DiabetesPredictor.run()`的定义，确保它应该接受一个名为`load_data`的参数。
2. 确认你在调用方法时是否提供了这个参数。例如，如果`load_data`是一个函数，你可能需要这样写：`DiabetesPredictor.run(load_data=my_data_loader)`。
3. 如果`load_data`是一个必需的类属性或配置项，确保你已经正确地设置了或初始化了这个变量。