line 165, in to_numeric raise TypeError("arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series") TypeError: arg must be a list, tuple, 1-d array, or Series
时间: 2024-03-18 14:44:33 浏览: 23
这个错误通常是因为pandas.to_numeric()函数的参数不正确。pandas.to_numeric()函数用于将对象转换为数字类型。根据错误信息,你传递给to_numeric()函数的参数不是列表、元组、一维数组或者Series类型。
请检查你的代码,确认你传递给to_numeric()函数的参数类型是否符合要求,或者尝试将参数转换成正确的类型。如果你需要更具体的帮助,请提供更多关于你的代码和错误信息的细节。
相关问题
set_alpha报错TypeError: alpha must be numeric or None, not <class 'numpy.ndarray'>
非常抱歉,我的回答有误。`set_alpha()` 方法需要传入一个数值类型的透明度,而不是一个透明度数组。如果要设置面的透明度,可以将透明度数组应用到面的颜色上,并使用 `set_facecolor()` 方法设置面的颜色。以下是修改后的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
# 生成随机数据
x, y, z = np.random.rand(3, 100)
# 创建图窗
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)
# 设置透明度映射
cmap = plt.cm.Blues
alphas = np.linspace(0, 1, len(x))
colors = cmap(alphas)
ax.set_facecolor(colors)
ax.set_alpha(None)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们先将颜色映射应用到透明度数组上,然后使用 `cmap()` 方法将透明度数组转换为颜色数组。接着,使用 `set_facecolor()` 方法设置面的颜色,并使用 `set_alpha(None)` 方法清除默认的透明度。这样,我们就可以同时控制面的颜色和透明度了。
plt.plot(t,u[i,:]) TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple
这个错误是由于在代码中使用了错误的索引方式导致的。在Python中,元组的索引必须是整数或切片,而不能是元组。根据提供的引用内容,我们可以看到有两个引用与这个错误相关。
引用\[1\]是一个代码片段,其中出现了类似于`parameters\["W1"\]`的索引方式,导致了TypeError。这个错误可能是由于`parameters`是一个元组而不是字典,所以不能使用字符串作为索引。
引用\[2\]是另一个代码片段,其中出现了类似于`v.scatter_update(sparse_delta)`的索引方式,也导致了TypeError。这个错误可能是由于`v`是一个元组而不是张量,所以不能使用元组作为索引。
根据这些信息,我们可以推断出在你的代码中,`parameters`和`v`可能被错误地定义为元组而不是字典或张量。你需要检查这些变量的定义和使用,并确保它们是正确的数据类型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str](https://blog.csdn.net/SJZSZYH/article/details/127821415)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [12 _Custom Models and Training with TensorFlow_tensor_ structure_Activation_Layers_huber_Loss_Metric](https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/107294292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [cp14_2_Layers_config_numeric_continuou_Feature Column_boosted tree_n_batches_per_layer_repeat_estima](https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/113783554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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