X_train = np.append(arr = np.ones(40, 1), values = X_train, axis = 1)，错误在哪

根据你提供的代码，我猜测你想要将一个由 40 行数据和 1 列数据组成的全为 1 的矩阵与 X_train 水平拼接。然而，你的代码中出现了一些错误。

首先，np.ones() 函数的参数应该是一个表示矩阵形状的元组，而不是两个参数。因此，你可以将 40 和 1 包装在一个元组中，如下所示：

np.ones((40, 1))

其次，np.append() 函数的参数 values 应该是一个数组，而不是一个矩阵。因此，你需要将 np.ones() 返回的矩阵转换为数组，如下所示：

np.ones((40, 1)).astype(int)

最后，你在 np.append() 函数的参数列表中使用了 axis = 1，这表示你想要水平拼接两个数组。因此，你需要将 X_train 和 np.ones((40, 1)).astype(int) 作为参数传递给 np.append() 函数，如下所示：

X_train = np.append(X_train, np.ones((40, 1)).astype(int), axis = 1)

这应该能够正确地实现你想要的功能。

相关问题

这行代码为何错误X_train = np.append(arr = np.ones((40, 1)).astype(int), values = X_train, axis = 1)

这行代码错误的原因是在 `np.append()` 函数的第一个参数 `arr` 中，没有使用正确的括号将 `np.ones((40, 1)).astype(int)` 包含起来。应该将其修改为：

X_train = np.append(arr=np.ones((40, 1)).astype(int), values=X_train, axis=1)

这样就能够正确地将一个 40 行 1 列的全为 1 的矩阵与 `X_train` 水平拼接，得到一个 40 行（原来 `X_train` 的行数） 2 列的新矩阵。

dataset = new_data.values train= dataset #valid = dataset[2187:,:] #converting dataset into x_train and y_train scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(dataset) x_train, y_train = [], [] for i in range(60,len(train)): x_train.append(scaled_data[i-60:i,0]) y_train.append(scaled_data[i,0]) x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1)) # 重塑训练数据格式为三维形式 x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1)) # 创建 LSTM 模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1], 1))) model.add(Dense(1)) # 编译并拟合模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1) #predicting 246 values, using past 60 from the train data inputs = new_data[len(new_data) - 30 - 60:].values inputs = inputs.reshape(-1,1) inputs = scaler.transform(inputs) X_test = [] for i in range(60,inputs.shape[0]): X_test.append(inputs[i-60:i,0]) X_test = np.array(X_test) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1)) closing_price = model.predict(X_test)模型预测值为nan

根据代码，可能的原因有以下几种：

1. 数据集中可能存在缺失值或异常值。可以通过检查数据集来解决此问题。

2. 在进行数据归一化时，MinMaxScaler可能没有正确地处理数据。可以尝试使用其他归一化方法来处理数据。

3. 模型可能存在训练不充分的问题，需要增加训练次数或增加训练数据量。

4. 模型中的某些参数可能需要调整，例如LSTM单元数、学习率等。

建议进行逐个排查，找出问题所在。