TypeError: download() got an unexpected keyword argument 'statement'

TypeError: `download()` got an unexpected keyword argument 'statement' 这个错误通常意味着你在调用`yfinance.download()`函数时尝试传入了一个不在官方文档中列明的参数名。`yfinance`的`download()`函数并未提供名为`statement`的参数，它用于下载历史股票数据时，实际上预期的参数包括`ticker`（股票代码）、`start`、`end`等，以及一些关于频率(`freq`)、调整因子(`auto_adjust`)等。

如果要下载财务报表数据，`yfinance`提供的是`info()`函数或`getFinancials()`函数，而不是直接通过`download()`。例如，你可以这样获取Apple公司的年度收益报告:

data_temp = yf.Ticker("AAPL").financials

或者：

data_temp = yf.download(ticker="AAPL", interval='annual', group_by='year')

在这里，`interval='annual'`表示年度数据，`group_by='year'`按年份分组。

如果你确实需要下载特定的财务报表，建议查阅yfinance的官方文档或其他资源确认正确的API使用方法。

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TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group' 打开tensorboard文件时出错TypeError: entry_points() got an unexpected keyword argument 'group'

这个错误通常是由于不兼容的TensorBoard版本引起的。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 确保您已经安装了最新版本的TensorBoard。在命令行中运行以下命令来升级TensorBoard：

pip install --upgrade tensorboard

2. 如果您使用的是conda环境，请确认您的conda环境是否正确配置并且没有冲突。可以尝试重新创建一个干净的conda环境，并在其中安装TensorBoard。

3. 如果上述方法都无效，您可以尝试使用不同版本的TensorBoard。在命令行中运行以下命令来安装特定版本的TensorBoard：

pip install tensorboard==<version>

其中，`<version>`是您想要安装的TensorBoard版本号。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和错误堆栈信息的细节，以便我们更好地帮助您解决问题。

TypeError: got an unexpected keyword argument 'average'

这个错误通常是因为你使用的函数或方法不支持average参数，或者你的参数拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

以下是一个例子，演示了这个错误的产生和解决方法：

<<引用>>：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2], average='weighted'))

运行上述代码会报错：TypeError: average() got an unexpected keyword argument 'average'

<<引用>>：
解决方法是检查一下你使用的库版本是否支持average参数，如果不支持，可以升级到最新版本。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]))

输出结果为：3.1