raise ValueError("pos_label=%r is not a valid label: " ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['1', '2'], dtype='<U1')

时间: 2023-11-22 19:52:00 浏览: 140
PDF

ValueError: Could not find a format to read the specified file in mode ‘i’

这个错误通常是由于输入的标签不匹配引起的。pos_label参数指定正类的标签，通常应该是一个单一的标签值。但是，根据错误消息，它似乎被输入为一个标签数组，其中包含字符串“1”和“2”。 要解决这个问题，需要检查代码中使用的标签是否正确，并确保pos_label参数被正确设置为正类的标签。如果标签确实是字符串数组，则需要将其转换为数值类型或更改代码以支持字符串标签。
阅读全文

相关推荐

pdf

ValueError: Format ‘jpg’ is not supported (supported formats: eps, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg

出错的程序源代码： 看到这个源代码，大家应该疑惑了吧，这是对的啊！！！！ 但是报错了： D:\PycharmProjects\python_project\venv\Scripts\python.exe D:/PycharmProjects/python_project/matplotlib/04绘制一元...
pdf

python3.7解决最小二乘遇到ValueError:Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.].关于reshape和predict

Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 翻译过来是： ValueError：预期为2D数组，改为获取1D数组： ...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 66 64 softmax_fpr, softmax_tpr, _ = roc_curve(y_test, softmax_probs[:, 1], pos_label=2) 65 mlp_fpr, mlp_tpr, _ = roc_curve(y_test, mlp_probs[:, 1], pos_label=2) ---> 66 svm_fpr, svm_tpr, _ = roc_curve(y_test, svm_probs, pos_label=2) 68 softmax_auc = auc(softmax_fpr, softmax_tpr) 69 mlp_auc = auc(mlp_fpr, mlp_tpr)

这个错误可能是由于支持向量机模型的输出（svm_...如果你的数据集中正类别的取值不是2，需要将上述代码中的pos_label参数相应修改为正类别的取值。 希望这个解决方案能帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

y_true, probas_pred, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight File "/project/root/miniconda3/envs/pt177/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/_ranking.py", line 731, in _binary_clf_curve raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) ValueError: unknown format is not supported

请确保 y_true 是一个二进制数组或稀疏矩阵，并且只包含 0 和 1。如果 y_true 是一个字符串或其他格式，请尝试将其转换为二进制数组或稀疏矩阵。你还可以尝试使用sklearn.preprocessing中的LabelBinarizer类对 y_...

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

这是一个错误提示，看...错误提示中说到了 ValueError: multiclass format is not supported，也就是说该函数不支持多类别数据。你需要检查你的数据，如果是多类别数据的话，可以尝试使用其他的函数或方法进行处理。

ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/3667092115.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_score) D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in inner_f(*args, **kwargs) 61 extra_args = len(args) - len(all_args) 62 if extra_args <= 0: ---> 63 return f(*args, **kwargs) 64 65 # extra_args > 0 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in roc_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight, drop_intermediate) 911 912 """ --> 913 fps, tps, thresholds = _binary_clf_curve( 914 y_true, y_score, pos_label=pos_label, sample_weight=sample_weight) 915 D:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\_ranking.py in _binary_clf_curve(y_true, y_score, pos_label, sample_weight) 689 if not (y_type == "binary" or 690 (y_type == "multiclass" and pos_label is not None)): --> 691 raise ValueError("{0} format is not supported".format(y_type)) 692 693 check_consistent_length(y_true, y_score, sample_weight) ValueError: multiclass format is not supported

这个错误提示表明在执行 roc_curve() 函数时，y_true 的格式不支持多分类问题。 roc_curve() 函数只支持二分类或二元分类问题，即 y_true 只能包含两个不同的类别。因此，您可能需要检查您的数据集中是否...

raise ValueError("time data %r does not match format %r" % ValueError: time data '' does not match format '%Y%m%d_%H%M%S'

这个错误通常是因为你的时间格式与你尝试解析的时间字符串不匹配。在这个特定的错误中，你尝试使用一个空字符串来解析一个格式为 '%Y%m%d_%H%M%S' 的时间字符串。 你需要确保时间字符串与指定的格式匹配，并且不...

def checkClicked(group, mouse_pos, group_type='NUMBER'): selected = [] # 数字卡片/运算符卡片 if group_type == GROUPTYPES[0] or group_type == GROUPTYPES[1]: max_selected = 2 if group_type == GROUPTYPES[0] else 1 num_selected = 0 for each in group: num_selected += int(each.is_selected) for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): if each.is_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected -= 1 each.select_order = None else: if num_selected < max_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected += 1 each.select_order = str(num_selected) if each.is_selected: selected.append(each.attribute) # 按钮卡片 elif group_type == GROUPTYPES[2]: for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): each.is_selected = True selected.append(each.attribute) # 抛出异常 else: raise ValueError('checkClicked.group_type unsupport <%s>, expect <%s>, <%s> or <%s>...' % (group_type, *GROUPTYPES)) return selected详细讲解这段代码

函数接受三个参数：group 表示要检查的 sprite 组，mouse_pos 表示鼠标点击的位置，group_type 表示 sprite 组的类型，可以是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片。 如果 group_type 是数字卡片或运算符卡片，...

if(true_label == pred_label): ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

解决方法是使用 a.any() 或 a.all()，根据你的需要选择其中之一。如果你想要检查数组中的所有元素是否都为 True，则使用 a.all()；如果你想检查数组中是否存在一个元素为 True，则使用 a.any()。 例如，你可以将...

import jieba import pynlpir import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取文本文件with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 对文本进行分词word_list = list(jieba.cut(text, cut_all=False))# 打开pynlpir分词器pynlpir.open()# 对分词后的词语进行词性标注pos_list = pynlpir.segment(text, pos_tagging=True)# 将词汇表映射成整数编号vocab = set(word_list)vocab_size = len(vocab)word_to_int = {word: i for i, word in enumerate(vocab)}int_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)}# 将词语和词性标记映射成整数编号pos_tags = set(pos for word, pos in pos_list)num_tags = len(pos_tags)tag_to_int = {tag: i for i, tag in enumerate(pos_tags)}int_to_tag = {i: tag for i, tag in enumerate(pos_tags)}# 将文本和标签转换成整数序列X = np.array([word_to_int[word] for word in word_list])y = np.array([tag_to_int[pos] for word, pos in pos_list])# 将数据划分成训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义模型参数embedding_size = 128rnn_size = 256batch_size = 128epochs = 10# 定义RNN模型model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size), tf.keras.layers.SimpleRNN(rnn_size), tf.keras.layers.Dense(num_tags, activation='softmax')])# 编译模型model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 训练模型model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, y_test))# 对测试集进行预测y_pred = model.predict(X_test)y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)# 计算模型准确率accuracy = np.mean(y_pred == y_test)print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))# 将模型保存到文件中model.save('model.h5')出现下述问题：ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples:

这个错误通常是由于训练数据和标签的数量不一致导致的。你可以检查一下X_train和y_train的shape属性是否相同，如果不同的话需要将它们reshape成相同的形状。另外，也有可能是在划分训练集和测试集时，参数设置不当...

class Solver(object): def __init__(self, model, data, **kwargs): self.model = model self.X_train = data['X_train'] self.y_train = data['y_train'] self.X_val = data['X_val'] self.y_val = data['y_val'] # Unpack keyword arguments # pop(key, default):删除kwargs对象中key，如果存在该key，返回该key对应的value，否则，返回default值。 self.update_rule = kwargs.pop('update_rule', 'sgd') self.optim_config = kwargs.pop('optim_config', {}) self.lr_decay = kwargs.pop('lr_decay', 1.0) self.batch_size = kwargs.pop('batch_size', 2) self.num_epochs = kwargs.pop('num_epochs', 10) self.print_every = kwargs.pop('print_every', 10) self.verbose = kwargs.pop('verbose', True) if len(kwargs) > 0: extra = ', '.join('"%s"' % k for k in kwargs.keys()) raise ValueError('Unrecognized arguments %s' % extra) if not hasattr(optim, self.update_rule): raise ValueError('Invalid update_rule "%s"' % self.update_rule) self.update_rule = getattr(optim, self.update_rule) self._reset()

这是一个Python类 Solver，它的构造...如果有未知的可选参数，构造函数会引发ValueError异常。如果update_rule不是优化器的有效名称，也会引发ValueError异常。最后，构造函数会调用_reset()方法初始化一些训练变量。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[116], line 15 12 clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0) 13 rfc=RandomForestClassifier(random_state=0) ---> 15 clf=clf.fit(Xtrain,Ytrain) 16 rfc=rfc.fit(Xtrain,Ytrain) 18 score_c=clf.score(Xtest,Ytest) File D:\QQPCmgr\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py:889, in DecisionTreeClassifier.fit(self, X, y, sample_weight, check_input) 859 def fit(self, X, y, sample_weight=None, check_input=True): 860 """Build a decision tree classifier from the training set (X, y). 861 862 Parameters (...) 886 Fitted estimator. 887 """ --> 889 super().fit( 890 X, 891 y, 892 sample_weight=sample_weight, 893 check_input=check_input, 894 ) 895 return self File D:\QQPCmgr\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py:302, in BaseDecisionTree.fit(self, X, y, sample_weight, check_input) 299 max_leaf_nodes = -1 if self.max_leaf_nodes is None else self.max_leaf_nodes 301 if len(y) != n_samples: --> 302 raise ValueError( 303 "Number of labels=%d does not match number of samples=%d" 304 % (len(y), n_samples) 305 ) 307 if sample_weight is not None: 308 sample_weight = _check_sample_weight(sample_weight, X, DOUBLE) ValueError: Number of labels=124 does not match number of samples=622

根据错误信息，你的标签 Ytrain 的数量与训练样本 Xtrain 的数量不匹配。导致这个错误的可能原因是在划分训练集和测试集时出现了问题。 请确保使用 train_test_split() 函数正确划分训练集和测试集，并且确保...

改成严谨的python程序# 定义命题变量 zhang_likes_math = True # 小张喜欢数学 li_likes_math = False # 小李喜欢数学 zhao_likes_math = False # 小赵喜欢数学 li_special_likes_physics = True # 小李特喜欢物理 # 推理过程 if zhang_likes_math: if li_likes_math or zhao_likes_math: if li_likes_math: li_special_likes_physics = True if zhao_likes_math: pass else: raise ValueError("Invalid input: if zhang_likes_math, then li_likes_math or zhao_likes_math.") else: raise ValueError("Invalid input: zhang_likes_math is not True.") if zhang_likes_math and not li_likes_math and not li_special_likes_physics: zhao_likes_math = True # 验证结论 assert zhao_likes_math == True, "推理无效！" print("推理有效！")

raise ValueError("Invalid input: zhang_likes_math is not True.") # 若小张喜欢数学，且小李不喜欢数学且不特喜欢物理，则小赵喜欢数学 if zhang_likes_math and not li_likes_math and not li_special_likes_...

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中，用Spyder查看，有报错，可能是缩进有问题，无法被调用，根据这个问题，给出解决办法，给出改正后的完整代码

raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat ...

raise ValueError("time data %r does not match format %r" % ValueError: time data 'N' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'

根据提供的引用内容，你遇到了一个ValueError错误，错误信息为"time data 'N' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S'"。这个错误通常是由于时间数据与指定的格式不匹配导致的。你可以通过修改代码中的时间格式...

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码， #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类，是否封装合适？如果不合适，给出修改后的完整代码

raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else:...

def get_loss(loss_args): loss_type = loss_args['type'] functional_style = re.search(r'(\w+)\((\w+)\)', loss_type) args = dict() if functional_style: func, arg = functional_style.groups() new_args = dict(loss_args) if func == 'Summed': new_args['type'] = arg return sum_loss(get_loss(new_args)) if loss_type == 'BCE': loss_class = torch.nn.BCEWithLogitsLoss if 'pos_weight' in loss_args: args['pos_weight'] = loss_args['pos_weight'] * torch.ones([]) elif loss_type == 'FocalLoss': return focal_loss_with_logits elif loss_type == 'AutoBCE': return auto_weight_bce else: raise ValueError(f"No Loss of type {loss_type} known") return loss_class(**args)是什么意思

如果 loss_args 中包含 'pos_weight' 参数，将其乘以一个大小为 [1] 的张量，并将结果赋给 args['pos_weight']。 6. 如果损失函数类型为 'FocalLoss'，则返回一个名为 focal_loss_with_logits 的函数。...

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了，导致会出现报错信息为：cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py)，将这段代码修改为使用最新版的scipy包

首先需要将代码中的is_pydata_spmatrix替换为isspmatrix_csr。同时需要将代码开头的导入语句修改为from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix_csr。

ValueError: pos_label=1 is not a valid label: array(['1', '2'], dtype='<U1')

在你的情况下，你指定了 pos_label=1，但你的标签数组中只有 '1' 和 '2' 两种标签，没有值为 1 的标签。因此，你需要将 pos_label 参数设置为实际存在的正类别标签。 例如，如果 '1' 是正类别标签，你...

最新推荐

recommend-type

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip

2000-2021年中国科技统计年鉴（分省年度）面板数据集-最新更新.zip
recommend-type

PPT保护工具PDFeditor专业版-精心整理.zip

PPT保护工具PDFeditor专业版-精心整理.zip
recommend-type

Spring Boot Docker 项目：含项目构建、镜像创建、应用部署及相关配置文件，容器化部署.zip

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
recommend-type

Java集合ArrayList实现字符串管理及效果展示

资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类，并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素，且允许其中存储重复的元素，也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口，它支持一系列的列表操作，包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素，以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时，它的容量会自动增加以适应需要，因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时，其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的，但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失，因为需要创建一个新的更大的数组，并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中，使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如： ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例，并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中，可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素，比如get(int index)用于获取指定位置的元素，set(int index, E element)用于更新指定位置的元素，remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素，size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理，以下是更加详细的代码示例，以及一个简单的运行效果图展示： ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后，控制台会输出以下效果图： ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList，然后展示了如何遍历这个列表，更新和移除元素，最终再次遍历列表以展示所做的更改，并输出列表的当前大小。在这个过程中，可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外，ArrayList的实现是基于数组的，因此它允许快速的随机访问，但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性，所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作，可以考虑使用LinkedList，它基于链表实现，更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时，应当注意避免过度使用，特别是当知道集合中的元素数量将非常大时，因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景，选择合适的集合类是非常重要的，以确保程序性能和资源的最优化利用。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南

![【MATLAB信号处理优化】：算法实现与问题解决的实战指南](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/e393ed87b10f9ae78435997437e40b0bf0326e7a.png@960w_540h_1c.webp) # 1. MATLAB信号处理基础 MATLAB，作为工程计算和算法开发中广泛使用的高级数学软件，为信号处理提供了强大的工具箱。本章将介绍MATLAB信号处理的基础知识，包括信号的类型、特性以及MATLAB处理信号的基本方法和步骤。 ## 1.1 信号的种类与特性 信号是信息的物理表示，可以是时间、空间或者其它形式的函数。信号可以被分
recommend-type

在西门子S120驱动系统中，更换SMI20编码器时应如何确保数据的正确备份和配置？

在西门子S120驱动系统中更换SMI20编码器是一个需要谨慎操作的过程，以确保数据的正确备份和配置。这里是一些详细步骤： 参考资源链接：[西门子Drive_CLIQ编码器SMI20数据在线读写步骤](https://wenku.csdn.net/doc/39x7cis876?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 在进行任何操作之前，首先确保已经备份了当前工作的SMI20编码器的数据。这通常需要使用STARTER软件，并连接CU320控制器和电脑。 2. 从拓扑结构中移除旧编码器，下载当前拓扑结构，然后删除旧的SMI
recommend-type

实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

![MATLAB](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8652af2d537643edbb7c0dd964458672.png) # 1. 时间序列分析基础概念 在数据分析和预测领域，时间序列分析是一个关键的工具，尤其在经济学、金融学、信号处理、环境科学等多个领域都有广泛的应用。时间序列分析是指一系列按照时间顺序排列的数据点的统计分析方法，用于从过去的数据中发现潜在的趋势、季节性变化、周期性等信息，并用这些信息来预测未来的数据走向。 时间序列通常被分为四种主要的成分：趋势（长期方向）、季节性（周期性）、循环（非固定周期）、和不规则性（随机波动）。这些成分