'NDArray' from 'numpy.typing' (C:\Users\ASUS\anaconda3\lib\site-packages\numpy\typing\__init__.py)

根据提供的引用内容，"cannot import name 'NDArray' from 'numpy.typing'"的错误可能是由于numpy版本不兼容引起的。根据引用中的代码，代码中涉及到对numpy版本的判断和导入，如果numpy的版本小于1.16，则导入numpy.lib.arraypad模块中的_validate_lengths函数；如果numpy的版本大于等于1.16，则导入numpy.lib.arraypad模块中的_as_pairs函数。因此，可能需要检查一下你的numpy版本是否符合要求。

你可以使用以下方法来解决这个问题：
1. 检查你的numpy版本。可以使用以下代码来检查numpy的版本：
import numpy as np
print(np.__version__)
确保你的numpy版本大于等于1.16。

2. 如

相关问题

ImportError: cannot import name 'NDArray' from 'numpy.typing' (E:\py\Anaconda\lib\site-packages\numpy\typing\__init__.py)

这个错误通常是由于numpy版本过低导致的。在numpy 1.20.0及更高版本中，NDArray已被移动到numpy中，因此在导入时会出现此错误。解决此问题的方法是升级numpy版本。可以使用以下命令升级numpy：

pip install --upgrade numpy

如果你已经安装了最新版本的numpy，但仍然遇到此错误，请确保你的代码中没有导入名为numpy.typing的模块。如果有，请将其更改为导入numpy中的typing模块。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 34, in <module> arch_model = arch_model(residuals, p=8, q=0) File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1970, in arch_model am = ConstantMean(y, hold_back=hold_back, rescale=rescale) File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 1107, in __init__ super().__init__( File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 264, in __init__ super().__init__( File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 192, in __init__ self._y_series = cast(pd.Series, ensure1d(y, "y", series=True)) File "E:\anaconda\lib\site-packages\arch\utility\array.py", line 67, in ensure1d raise ValueError(f"{name} must be squeezable to 1 dimension") ValueError: y must be squeezable to 1 dimension

这个错误提示是因为传递给 arch_model() 函数的 residuals 参数需要是一维数组，但是它可能是多维数组。你可以尝试使用 numpy 的 ravel() 函数将 residuals 数组转换为一维数组，然后再传递给 arch_model() 函数。例如：

import numpy as np
from arch import arch_model

# 将 residuals 转换为一维数组
residuals_1d = np.ravel(residuals)

# 使用转换后的 residuals 调用 arch_model() 函数
arch_model = arch_model(residuals_1d, p=8, q=0)

如果这样还是有问题，你可以检查 residuals 数组的形状，确保它是一维的。如果仍然有问题，你可以提供更多的代码和数据，以便更好地帮助你解决问题。