annot deserialize value of type `java.lang.String` from Array value (token `JsonToken.START_ARRAY`)

时间: 2024-05-08 16:12:38 浏览: 106
RAR

ActionTubes-master.rar_Links_heartbj7_train_jhmdb.m

这个错误通常是由于在JSON中将一个数组值解析为字符串类型时引发的。JSON中的数组以方括号（[]）包围，而字符串以引号（""）包围。因此，当尝试将一个数组值解析为字符串时，会出现类型不匹配的错误。 要解决这个问题，你需要检查你的JSON数据，确保你正在解析的值是一个字符串而不是一个数组。如果你确定该值应该是一个数组，那么你需要相应地更改你的代码来处理数组类型的值。
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ns annot resolve plugin org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0 M5

根据提供的引用内容，你遇到了一个Maven构建失败的问题，提示信息为"Cannot resolve plugin org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0"。下面是两种解决方法： 1. 检查本地Maven仓库中是否存在maven-...

import seaborn as sns sns.set() %matplotlib inline %config InlineBack.figure_format="retina" correlation = data[["Income Classification","Survey Sample (N)","Overweight","Stunting","Underweight",]].corr() mask = np.array(correlation) mask[np.tril_indices_from(mask)] = False fig,ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(20,10) sns.heatmap(correlation,mask=mask,vmax=.8,square=True,annot=True) plt.show()

并使用np.tril_indices_from(mask)函数获取下三角部分的索引，并将这些索引对应的元素设置为False。 接着，创建了一个图形对象(fig)和一个坐标轴对象(ax)，并使用fig.set_size_inches(20,10)设置图形的尺寸...

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当你遇到 "annot resolve configuration property 'feign.circuitbreaker.enabled'" 这样的错误时，通常是在Spring Boot应用中使用Feign客户端（用于调用REST服务），而试图配置CircuitBreaker（断路器）功能，但...

annot resolve plugin org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.8.1 Try run Maven import with -U flag (force update snapshots)

您可以尝试使用 -U 标志来强制更新快照，以解决无法解决插件 org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:3.8.1 的问题。在命令行中运行以下命令： mvn clean install -U 这将重新下载所有依赖项并更新您的...

sns.heatmap(df_corr, cmap = cmp, mask = mask, annot = True, vmax = .6, square = True, center = 0, linewidths = .2)

这行代码使用了 Seaborn ...annot 表示是否在热力图上显示数值标签；vmax 是热力图颜色映射的最大值；square 表示是否将热力图绘制成正方形；center 是颜色映射的中心值；linewidths 表示热力图中每个矩形边缘的线宽。

我要把feature_type_mean放在横轴其他位置，请增加代码，#这种初始化操作可以用来创建一个空的数据结构，用于后续存储和填充数据。在这种情况下，DataFrame的所有元素被初始化为0，准备接收进一步的数据填充。 filter_features = pd.DataFrame(0, index=filter_names, columns=feature_type_names, ) for key in c: for filter_name in filter_names: for feature_type_name in feature_type_names: if filter_name in key and feature_type_name in key: # print(filter_name, feature_type_name, key, c[key]) filter_features.loc[filter_name, feature_type_name] += c[key] filter_features['filter_mean'] = filter_features.mean(axis = 1) filter_features.loc['feature_type_mean'] = filter_features.mean(axis = 0) # %% plt.figure(figsize=(8, 12), dpi=300) sns.set_style('white', {'font.sans-serif': ['simsun', 'Times New Roman'], "size": 6}) ax = sns.heatmap(filter_features, # .apply(np.log1p), #vmin=5, vmax=17, fmt=".3f", annot=False, cmap="YlOrBr",#"vlag",#"YlOrBr", # cmap="RdBu_r", annot_kws={"size": 6}, square=True ) # label_y = ax.get_yticklabels() # plt.setp(label_y, rotation=45) # label_x = ax.get_xticklabels() # plt.setp(label_x, rotation=45) # plt.tick_params(labelsize=6) plt.show()

To move the 'feature_type_mean' column to a different position in the DataFrame, you can use the reindex method of pandas DataFrame. Here's the modified code: filter_features = pd.DataFrame(0, ...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(x): output=np.maximum(0, x) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,x): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,x): if activation_choose == 'relu': return relu(x) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b() def set_learning_rate(self,learning_rate): self.learning_rate=learning_rate def set_num_iterations(self, num_iterations): self.num_iterations = num_iterations def set_xy(self, input, expected_output): self.x = input self.y = expected_output

sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] x = ...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[33], line 1 ----> 1 sns.heatmap(data=tips, 2 annot=True, 3 fmt="d", 4 # linewidths=1, 5 ) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:459, in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, xticklabels, yticklabels, mask, ax, **kwargs) 457 if square: 458 ax.set_aspect("equal") --> 459 plotter.plot(ax, cbar_ax, kwargs) 460 return ax File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:352, in _HeatMapper.plot(self, ax, cax, kws) 350 # Annotate the cells with the formatted values 351 if self.annot: --> 352 self._annotate_heatmap(ax, mesh) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:260, in _HeatMapper._annotate_heatmap(self, ax, mesh) 258 lum = relative_luminance(color) 259 text_color = ".15" if lum > .408 else "w" --> 260 annotation = ("{:" + self.fmt + "}").format(val) 261 text_kwargs = dict(color=text_color, ha="center", va="center") 262 text_kwargs.update(self.annot_kws) ValueError: Unknown format code 'd' for object of type 'float'

根据错误信息，这个错误是由于在使用sns.heatmap函数时，指定的格式化字符... annot=True, fmt=".2f", linewidths=1, ) 请注意，这只是一种可能的解决方法，具体取决于您希望在热图中显示的数据类型和格式。
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