for i, j in row_ind, col_ind: ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常出现在使用for循环进行多个变量赋值时，变量数量与实际值的数量不匹配。在你的代码中，可能是row_ind或col_ind中的一个或两个实际值的数量不正确，导致无法将值分配给i和j两个变量。请检查row_ind和col_ind中实际值的数量是否正确，或者提供更多代码信息以便我们更好地帮助您解决问题。

另外，这里的for循环是一个迭代器循环，其中row_ind和col_ind应该都是可迭代对象（例如列表或元组），并且实际值的数量应该相等。

相关问题

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常意味着你的代码尝试解包的元素数量与实际的元素数量不匹配。这可能是由于你使用的数据结构或代码逻辑不正确导致的。

根据你提供的代码，我猜测这个错误可能是在以下这行代码上发生的：

dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values)

这里的query方法返回了两个数组，一个是距离数组(dist)，另一个是索引数组(ind)。因此，为了正确解包这两个数组，你应该将代码修改为：

dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1)

在这个版本的代码中，我们添加了一个名为k的参数，它告诉query方法只返回最近邻。这样我们就可以正确地解包返回的两个数组了。

希望这能帮助你解决问题。

pred, ind = pred.contiguous().view(-1,) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是由于左侧变量的数量与右侧值的数量不匹配导致的。在这种情况下，左侧变量的数量应该为2，但是右侧的值的数量不足2，因此会引发ValueError异常。这可能是由于pred.contiguous().view(-1,)返回的值的数量不足2导致的。要解决这个问题，您可以尝试检查pred.contiguous().view(-1,)返回的值的数量，并相应地更改左侧变量的数量。

<<示例>>
假设pred.contiguous().view(-1,)返回的值的数量为1，您可以将左侧变量的数量更改为1，如下所示：

ind = pred.contiguous().view(-1,)