Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\14901\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.541 seconds. Prefix dict has been built successfully. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14901\Desktop\Python抓取猫眼近10万条评论并分析\新建文件夹\可视化.py", line 19, in <module> bg_image = plt.imread('xin.jpg') File "C:\Users\14901\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2123, in imread return matplotlib.image.imread(fname, format) File "C:\Users\14901\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\matplotlib\image.py", line 1541, in imread with img_open(fname) as image: File "C:\Users\14901\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3131, in open fp = builtins.open(filename, "rb") FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xin.jpg'

时间: 2023-07-08 13:44:36 浏览: 160
这个错误提示是说找不到文件名为 'xin.jpg' 的图片文件。可能是以下几个原因导致的: 1. 文件名拼写错误 2. 文件不存在于指定的路径中 3. 权限问题,无法读取文件 请检查文件名是否正确,文件是否存在于指定的路径中,并且确保您有读取该文件的权限。同时,也可以通过打印当前工作目录(`os.getcwd()`)和指定的路径是否一致来确认文件是否存在于指定的路径中。
相关问题

Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\22530\AppData\Local\Temp\jieba.cache ['王者', '荣耀'] Loading model cost 0.605 seconds. Prefix dict has been built successfully.

这段提示信息来自于 `jieba` 分词库,它的作用是在使用 `jieba` 进行分词前,先构建一个词典,以提高分词效率。具体来说,这段提示信息包含了以下几个步骤: 1. 正在从默认词典中构建前缀词典。 2. 从缓存中加载分词模型,这个过程需要花费一定的时间。 3. 分词模型加载完成后,前缀词典构建成功。 在这段提示信息中,还包含了一个例子,即将要分词的文本中包含了 `王者` 和 `荣耀` 两个词语。这个例子的作用是告诉你,分词库已经准备好了,可以开始使用了。

Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\86150\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.734 seconds. Prefix dict has been built successfully.这种情况是怎么回事儿?怎么解决呢?

这种情况一般是使用了Python中的jieba分词库时出现的,它是在使用默认字典构建词库时的输出信息,说明jieba分词库已经成功加载。这不是错误,所以不需要解决。但如果你觉得这种输出信息影响你的程序运行,你可以将jieba库的日志级别设置为WARNING或ERROR,这样就不会输出这些信息了。可以使用以下代码实现: ```python import logging import jieba # 将jieba库的日志级别设置为WARNING jieba.setLogLevel(logging.WARNING) ```
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Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.717 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.717 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\processing_utils.py:183: UserWarning: Trying to convert audio automatically from float32 to 16-bit int format. warnings.warn(warning.format(data.dtype)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1392, in process_api data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1326, in postprocess_data prediction_value = block.postprocess(prediction_value) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\app.py", line 42, in audio_postprocess return gr_processing_utils.encode_url_or_file_to_base64(data["name"]) AttributeError: module 'gradio.processing_utils' has no attribute 'encode_url_or_file_to_base64'

To create a public link, set share=True in launch(). Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\LY-AI\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.715 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.715 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\processing_utils.py:183: UserWarning: Trying to convert audio automatically from float32 to 16-bit int format. warnings.warn(warning.format(data.dtype)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\routes.py", line 442, in run_predict output = await app.get_blocks().process_api( File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1392, in process_api data = self.postprocess_data(fn_index, result["prediction"], state) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\python3.9.13\3.9.13\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1326, in postprocess_data prediction_value = block.postprocess(prediction_value) File "C:\Users\LY-AI\Desktop\AI\vits-uma-genshin-honkai\app.py", line 41, in audio_postprocess return gr.processing_utils.encode_url_or_file_to_base64(data['name']) AttributeError: module 'gradio.processing_utils' has no attribute 'encode_url_or_file_to_base64'

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