Traceback (most recent call last): File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 128, in <module> data = optimizing() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 15, in __init__ self.optimizing_main() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 124, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 92, in mutation_cdata print('cross_data[波束场景No]',bs_data[8]) IndexError: index 8 is out of bounds for axis 0 with size 1
时间: 2023-07-21 08:10:03 浏览: 99
根据错误信息,看起来你正在尝试从一个长度为1的DataFrame中获取索引8的数据,但是该索引超出了DataFrame的范围,导致出现了IndexError异常。
请确保你的DataFrame确实包含索引为8的数据。你可以使用`df.shape`来查看DataFrame的形状,以确保DataFrame的大小与你的预期相符。
如果你确信DataFrame应该包含索引为8的数据,那么可能是数据加载或处理过程中出现了问题。请检查一下代码中与数据处理相关的部分,确保正确加载和处理了数据。
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Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 11, in <module> data.p() TypeError: optimizing.p() missing 1 required positional argument: 'self'
这个错误通常是由于在调用`data.p()`方法时没有正确传递`self`参数所导致的。在调用实例方法时,Python会自动将实例作为第一个参数(即`self`)传递给方法,但是在这种情况下,出现了缺少`self`参数的错误。
请确保在调用`data.p()`方法之前,已经正确地实例化了`data`对象。例如,如果`data`是一个类的实例,可以使用以下代码实例化并调用方法:
```python
data = optimizing() # 实例化对象
data.p() # 调用方法
```
如果`data`是一个类的静态方法或类方法,则无需实例化对象。根据方法的定义,可以直接使用类来调用方法。例如,如果`p()`是一个静态方法,可以使用以下代码调用:
```python
optimizing.p() # 直接使用类调用静态方法
```
请根据你的代码逻辑和`data`对象的定义,确保在调用`data.p()`方法时正确传递`self`参数。
import random import fitness class optimizing: def __int__(self): self.finess_data=fitness.fitness() self.a=1 print(self.a) def p(self): print(self.a) data=optimizing() data.p() 报错如何解决:C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python310.exe D:/Users/z84259074/PycharmProjects/参数自优化/self_optimizing.py Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 12, in <module> data.p() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 9, in p print(self.a) AttributeError: 'optimizing' object has no attribute 'a'
这个错误是因为在 `__int__()` 方法中,你使用了双下划线 `__` 代替了双下划线 `__init__()` 方法的名称。在 Python 中,类的构造方法应该被命名为 `__init__()`,而不是 `__int__()`。因此,你需要将 `__int__()` 改为 `__init__()`。
另外,你还需要将 `self.a=1` 改为 `self.a = 1`,确保在初始化时正确地给实例变量 `a` 赋值。
修改后的代码如下:
```python
import random
import fitness
class optimizing:
def __init__(self):
self.finess_data = fitness.fitness()
self.a = 1
print(self.a)
def p(self):
print(self.a)
data = optimizing()
data.p()
```
这样就可以正确地初始化 `optimizing` 类的实例对象并调用 `p()` 方法了。
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