File "D:/PycharmProjects/pythonProject1/first/test1/zuoye1.py", line 79, in linear_model1 plt.title(f"The predicted values of test samples in LinearRegression\nRMSE = {rmse:.2f}, " TypeError: unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

时间: 2024-02-25 14:53:27 浏览: 132
RAR

zuoye.rar_C#编程_C/C++_

这个错误是由于在使用`plt.title()`函数时,将numpy数组作为参数传递给了格式化字符串,而numpy数组不支持格式化字符串的操作。您可以通过将numpy数组转换为标准的Python列表或元组来解决这个问题。 例如,如果`rmse`是一个numpy数组,您可以使用`rmse.tolist()`方法将其转换为列表,然后将转换后的列表作为参数传递给格式化字符串,如下所示: ```python plt.title("The predicted values of test samples in LinearRegression\nRMSE = {:.2f}, ".format(rmse.tolist()) + "estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, ".format(estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.coef_[0][1][2][3]) + "estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(estimator.intercept_[0])) ``` 这样就可以正确地将RMSE、回归系数和偏置系数等信息添加到图表的标题中了。
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36085 WARNING: lib not found: c10.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36099 WARNING: lib not found: torch_cpu.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36113 WARNING: lib not found: c10_cuda.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36127 WARNING: lib not found: torch_cuda_cpp.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\_C.pyd 36146 WARNING: lib not found: torch_python.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torch\_C_flatbuffer.cp37-win_amd64.pyd 36287 WARNING: lib not found: torch_python.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torch\_C.cp37-win_amd64.pyd 37214 WARNING: lib not found: api-ms-win-security-systemfunctions-l1-1-0.dll dependency of D:\python\lib\site-packages\torchvision\cudart64_110.dll 326321 INFO: Looking for eggs 326578 INFO: Using Python library D:\python\python37.dll 326578 INFO: Found binding redirects: [] 326631 INFO: Warnings written to D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\warn-main.txt 327409 INFO: Graph cross-reference written to D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\xref-main.html 327899 INFO: checking PYZ 327900 INFO: Building PYZ because PYZ-00.toc is non existent 327901 INFO: Building PYZ (ZlibArchive) D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\PYZ-00.pyz 334452 INFO: Building PYZ (ZlibArchive) D:\python-zuoye\pythonProject_001\build\main\PYZ-00.pyz completed successfully. 334974 INFO: checking PKG 334974 INFO: Building PKG because PKG-00.toc is non existent 334975 INFO: Building PKG (CArchive) main.pkg

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KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 1 ----> 1 data = data.drop(['125','125.1'],axis=1) 2 data File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:5268, in DataFrame.drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors) 5120 def drop( 5121 self, 5122 labels: IndexLabel = None, (...) 5129 errors: IgnoreRaise = "raise", 5130 ) -> DataFrame | None: 5131 """ 5132 Drop specified labels from rows or columns. 5133 (...) 5266 weight 1.0 0.8 5267 """ -> 5268 return super().drop( 5269 labels=labels, 5270 axis=axis, 5271 index=index, 5272 columns=columns, 5273 level=level, 5274 inplace=inplace, 5275 errors=errors, 5276 ) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:4549, in NDFrame.drop(self, labels, axis, index, columns, level, inplace, errors) 4547 for axis, labels in axes.items(): 4548 if labels is not None: -> 4549 obj = obj._drop_axis(labels, axis, level=level, errors=errors) 4551 if inplace: 4552 self._update_inplace(obj) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\generic.py:4591, in NDFrame._drop_axis(self, labels, axis, level, errors, only_slice) 4589 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors) 4590 else: -> 4591 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors) 4592 indexer = axis.get_indexer(new_axis) 4594 # Case for non-unique axis 4595 else: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:6696, in Index.drop(self, labels, errors) 6694 if mask.any(): 6695 if errors != "ignore": -> 6696 raise KeyError(f"{list(labels[mask])} not found in axis") 6697 indexer = indexer[~mask] 6698 return self.delete(indexer) KeyError: "['125', '125.1'] not found in axis"

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 1 ----> 1 fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(test_y, y_pre) 2 plt.plot(fpr, tpr) File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:992, in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 904 def roc_curve( 905 y_true, y_score, *, pos_label=None, sample_weight=None, drop_intermediate=True 906 ): 907 """Compute Receiver operating characteristic (ROC). 908 909 Note: this implementation is restricted to the binary classification task. (...) 990 array([1.8 , 0.8 , 0.4 , 0.35, 0.1 ]) 991 """ --> 992 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 993 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight 994 ) 996 # Attempt to drop thresholds corresponding to points in between and 997 # collinear with other points. These are always suboptimal and do not 998 # appear on a plotted ROC curve (and thus do not affect the AUC). (...) 1003 # but does not drop more complicated cases like fps = [1, 3, 7], 1004 # tps = [1, 2, 4]; there is no harm in keeping too many thresholds. 1005 if drop_intermediate and len(fps) > 2: File D:\anaconda\envs\zuoye\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py:749, in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 747 y_type = type_of_target(y_true, input_name="y_true") 748 if not (y_type == "binary" or (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 749 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 751 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) 752 y_true = column_or_1d(y_true) ValueError: multiclass format is not supported

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