python中self.arr的用法

在Python中，self.arr是一个类的实例变量，它表示该类的一个数组属性。通过self.arr，我们可以在类的方法中访问和操作该数组。在类的构造函数中，我们可以初始化self.arr，以便在创建类的实例时，该数组已经存在并可以使用。在类的其他方法中，我们可以使用self.arr来添加、删除、修改或查询数组中的元素。

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用c++鞋class MyArray: def __init__(self, arr): self.arr = arr class SortArray(MyArray): def __init__(self, arr): super().__init__(arr) def sort(self): self.arr.sort()#测试s_arr = SortArray([2,1,4,3])s_arr.sort()print(s_arr.arr)

这段代码是使用Python编写的。它定义了一个名为MyArray的类，其中包含一个构造函数__init__方法，它接受一个数组参数arr，并将其存储在实例变量self.arr中。该类没有其他方法或属性。

此外，代码还定义了另一个名为SortArray的子类，它继承自MyArray类。SortArray类还有一个构造函数__init__方法，它通过调用父类（即MyArray类）的构造函数来初始化自己，然后定义了一个名为sort的方法，该方法使用Python内置的sort函数对数组进行排序。

总的来说，这段代码定义了两个类，可以用来创建和排序数组。

/Users/daizong/Desktop/python/venv/bin/python /Users/daizong/Desktop/python/buyCar.py Traceback (most recent call last): File "/Users/daizong/Desktop/python/buyCar.py", line 19, in <module> clf = clf.fit(X_train, y_train) File "/Users/daizong/Desktop/python/venv/lib/python3.9/site-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 889, in fit super().fit( File "/Users/daizong/Desktop/python/venv/lib/python3.9/site-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 186, in fit X, y = self._validate_data( File "/Users/daizong/Desktop/python/venv/lib/python3.9/site-packages/sklearn/base.py", line 579, in _validate_data X = check_array(X, input_name="X", **check_X_params) File "/Users/daizong/Desktop/python/venv/lib/python3.9/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 879, in check_array array = _asarray_with_order(array, order=order, dtype=dtype, xp=xp) File "/Users/daizong/Desktop/python/venv/lib/python3.9/site-packages/sklearn/utils/_array_api.py", line 185, in _asarray_with_order array = numpy.asarray(array, order=order, dtype=dtype) File "/Users/daizong/Desktop/python/venv/lib/python3.9/site-packages/pandas/core/generic.py", line 1998, in __array__ arr = np.asarray(values, dtype=dtype) ValueError: could not convert string to float: 'high'

这个错误通常是因为你的数据集中包含非数字的字符串，而sklearn中的决策树算法需要将所有的数据转换为数值型数据进行运算。

解决这个问题的方法是将字符串数据转换为数值型数据。你可以使用一种叫做“独热编码（One-Hot Encoding）”的技术来实现这个转换。这个技术会将每个字符串数据的取值扩展为一个二进制向量，向量的维度等于数据集中该属性的取值数量。例如，对于“价格”属性，如果该属性取值为“高”，“中”，“低”三种，那么独热编码后的向量为[1, 0, 0]，[0, 1, 0]，[0, 0, 1]。

你可以使用sklearn中的OneHotEncoder类来实现独热编码。具体操作步骤如下：

1. 导入OneHotEncoder类

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

2. 构建OneHotEncoder对象

encoder = OneHotEncoder()

3. 对字符串数据进行转换

X_train_encoded = encoder.fit_transform(X_train)

其中，X_train是一个包含字符串数据的二维数组，每一列代表一个属性，每一行代表一个样本。

4. 将转换后的数据用于训练决策树模型

clf = clf.fit(X_train_encoded, y_train)

希望这个方法能帮助你解决问题。