raise ValueError( ValueError: Expected the following order of world arguments: SkyCoord
时间: 2024-01-10 16:02:43 浏览: 27
这个错误通常会在使用SunPy的`Map`对象的`world_to_pixel`方法时发生。这个错误的原因是`world_to_pixel`方法期望的`world`参数的顺序不正确。
`world_to_pixel`方法的参数应该是一个`SkyCoord`对象,其中第一个参数应该是代表空间坐标轴的`SkyCoord`对象,第二个参数应该是代表光谱坐标轴的`SkyCoord`对象。如果这两个参数的顺序颠倒了,就会出现这个错误。
要解决这个问题,你需要检查调用`world_to_pixel`方法时传递的参数的顺序是否正确。如果你不确定参数的顺序,可以使用`print`语句打印参数,以确保它们按照正确的顺序传递。
下面是一个使用正确顺序的`world_to_pixel`方法的示例代码:
```python
import sunpy.map
import astropy.units as u
# 读取FITS文件
map = sunpy.map.Map('filename.fits')
# 获取太阳黑子位置的像素值
position = map.world_to_pixel(SkyCoord(827*u.arcsec, 189*u.arcsec, frame=map.coordinate_frame))
# 使用太阳黑子位置的像素值进行处理
```
在这个代码示例中,我们首先使用SunPy库读取FITS文件。然后我们使用正确的顺序调用`world_to_pixel`方法,并将结果存储在`position`变量中。最后,我们使用`position`变量进行进一步处理。
相关问题
ValueError: in user code: File "C:\Users\99319\AppData\Local\Temp\ipykernel_47752\805213231.py", line 47, in train_step * predictions = model(input_data) File "C:\Users\99319\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler ** raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\99319\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 232, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential" " f"(type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (100, 256) Call arguments received by layer "sequential" " f"(type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(100,), dtype=int32) • training=None • mask=None
这个错误信息看起来是在使用 Keras 训练模型时出现的。错误提示指出你的 LSTM 层期望接收 3 维输入,但是实际上你传入了一个 2 维的张量。具体来说,你传入了一个形状为 (100, 256) 的张量,但是 LSTM 层期望的是一个形状为 (batch_size, sequence_length, input_dim) 的张量,其中 batch_size 表示输入的样本数量,sequence_length 表示每个样本的长度(即输入序列的长度),input_dim 表示每个时间步的输入特征的维度。因此,你需要检查一下你的输入数据是否符合 LSTM 层的要求,如果不符合,可以考虑对数据进行变换或调整模型参数。
ValueError: Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "dense" is incompatible with the layer: expected min_ndim=2, found ndim=1. Full shape received: (None,) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None,), dtype=float32) • training=False • mask=None
这个错误通常是因为模型的输入形状与模型中的某个层的期望输入形状不匹配导致的。具体来说,这个错误通常是因为输入形状的维度太少了,而该层期望的输入形状的维度比实际输入维度多。建议你检查一下模型的输入形状是否正确,并检查每一层的输入形状是否与前一层的输出形状匹配。如果你无法解决这个问题,可以提供更多的代码和报错信息,以便更好地帮助你。