if order_response[0]['data'][0]['state'] == 'filled': TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

这个错误通常发生在尝试对空对象进行索引时。具体来说，在这个代码行中， `order_response` 可能是空值，或者 `order_response[0]['data']` 可能是空值。

要解决这个问题，可以在使用 `order_response` 之前先检查它是否为空。例如：

if order_response is not None and order_response[0]['data'] is not None and order_response[0]['data'][0]['state'] == 'filled':
    # 进行相应的操作
else:
    # 处理空对象的情况

这样做可以避免对空对象进行索引，从而避免 TypeError 异常。

相关问题

from sklearn import tree tree.export_graphviz(classifier,out_file="tree.dot" ) import pydotplus from IPython.display import Image dot_data=tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,feature_names=irisdata.feature_names,filled=True, rounded=True,special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 帮我画出决策树

很高兴为您提供帮助！以下是绘制决策树的代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
import pydotplus
from IPython.display import Image

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 创建决策树模型
classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 导出决策树图
dot_data = tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,
                                feature_names=iris.feature_names,
                                class_names=iris.target_names,
                                filled=True, rounded=True,
                                special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())

运行以上代码，即可绘制出决策树图。您可以根据需要将图形保存为PNG或PDF文件。

# 将决策树结果输出为.dot文件 dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=X, class_names=y, filled=True, rounded=True, special_characters=True)

这段代码将决策树结果输出为`.dot`文件，但需要注意的是，在使用`export_graphviz`方法导出决策树图形之前，你需要先对决策树模型进行训练。

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用`export_graphviz`方法输出决策树图形：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树模型
clf.fit(X, y)

# 导出决策树图形
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,
                           feature_names=iris.feature_names,
                           class_names=iris.target_names,
                           filled=True, rounded=True,
                           special_characters=True)

# 将图形写入文件
with open("iris_tree.dot", "w") as f:
    f.write(dot_data)

在这里，我们使用`load_iris`函数加载了鸢尾花数据集，然后创建了一个决策树模型并对其进行了训练。接着，我们使用`export_graphviz`方法将决策树图形导出为`.dot`文件，并将其写入名为`iris_tree.dot`的文件中。

需要注意的是，`export_graphviz`方法的第一个参数是已经训练好的决策树模型，而不是训练数据集。此外，`feature_names`参数是特征名称的列表，`class_names`参数是标签名称的列表，`filled`和`rounded`参数用于控制节点样式，`special_characters`参数用于控制是否转义特殊字符。