import random import fitness class optimizing: def __int__(self): self.finess_data=fitness.fitness() self.a=1 print(self.a) def p(self): print(self.a) data=optimizing() data.p() 报错如何解决:C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python310.exe D:/Users/z84259074/PycharmProjects/参数自优化/self_optimizing.py Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 12, in <module> data.p() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 9, in p print(self.a) AttributeError: 'optimizing' object has no attribute 'a'

时间: 2023-09-14 16:12:57 浏览: 85
这个错误是因为在 `__int__()` 方法中,你使用了双下划线 `__` 代替了双下划线 `__init__()` 方法的名称。在 Python 中,类的构造方法应该被命名为 `__init__()`,而不是 `__int__()`。因此,你需要将 `__int__()` 改为 `__init__()`。 另外,你还需要将 `self.a=1` 改为 `self.a = 1`,确保在初始化时正确地给实例变量 `a` 赋值。 修改后的代码如下: ```python import random import fitness class optimizing: def __init__(self): self.finess_data = fitness.fitness() self.a = 1 print(self.a) def p(self): print(self.a) data = optimizing() data.p() ``` 这样就可以正确地初始化 `optimizing` 类的实例对象并调用 `p()` 方法了。
相关问题

import random import fitness class optimizing(): def __int__(self): self.finess_data=fitness.fitness() #print(self.finess_data) def p(self): print(self.finess_data) data=optimizing data.p() 报错

你在创建 `optimizing` 类的实例时,忘记了在类名后面加上括号,导致实例化失败。你需要将 `data=optimizing` 改为 `data=optimizing()`,这样才能正确地创建 `optimizing` 类的实例对象。然后再调用 `data.p()` 方法就不会报错了。请注意,类名后面必须加上括号,以表示实例化该类。

bs_data = w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]] 报错:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: '波束场景No' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 127, in <module> data = optimizing() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 18, in __init__ self.optimizing_main() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 120, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 86, in mutation_cdata bs_data = w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]] File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: '波束场景No'

根据错误信息,看起来在使用`w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]]`时出现了`KeyError: '波束场景No'`错误。这个错误通常表示在`w_data` DataFrame中不存在名为'波束场景No'的列。 要决这个问题,你可以先检查一下`w_data` DataFrame的列是否与你使用的列名完全配。请确保列名的拼写和大小写与数据框中的实际列名一致。 你可以使用`columns`属性来查看`w_data` DataFrame的列名: ```python print(w_data.columns) ``` 确保列名正确拼写和大小写匹配后,再次尝试运行`w_data[w_data['波束场景No'] == cross_data['波束场景No'][0]]`应该就不会报错了。
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(random.randint(0, bs_data[12]-1))*3+bs_data[8] 报错:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3652, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 147, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 176, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7080, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 7088, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 12 The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 128, in <module> data = optimizing() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 15, in __init__ self.optimizing_main() File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 124, in optimizing_main self.child2=self.mutation_cdata(fitness_data,self.cross_data) File "d:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 92, in mutation_cdata print('cross_data[波束场景No]',bs_data[12]) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3761, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3654, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 12

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 345, in get_loc return self._range.index(new_key) ValueError: 17 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 107, in <module> data = optimizing() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 18, in __init__ self.optimizing_main() File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 101, in optimizing_main self.child1=self.mutation(fitness_data,gene_len) File "D:\Users\z84259074\PycharmProjects\参数自优化\self_optimizing.py", line 66, in mutation bs_data=w_data.loc[random.randint(0, len(w_data))] File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1103, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1343, in _getitem_axis return self._get_label(key, axis=axis) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1293, in _get_label return self.obj.xs(label, axis=axis) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 4095, in xs loc = index.get_loc(key) File "C:\Users\z84259074\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\range.py", line 347, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 17报错如何修改

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

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