import numpy as np # define 'train' and 'valid' variables first # 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组 preds_valid = np.array(preds_valid) # make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) # calculate RMSE valid = [...] # define 'valid' variable first preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): preds_slice = preds_np[i:i+103] sum_slice = preds_slice.sum() b = sum_slice / 103 preds_valid.append(b) rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))有错怎么解决

这个代码中的错误是由于 valid['close'] 和 preds_valid 都不是 NumPy 数组，因此无法进行计算。你需要将它们都转换为 NumPy 数组，或者使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式。以下是两种解决方法：

1. 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组：

import numpy as np

# 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组
close_np = np.array(valid['close'])
preds_valid_np = np.array(preds_valid)

# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2)))

2. 使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式：

import numpy as np

# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((valid['close'].values - np.array(preds_valid)), 2)))

以上两种方法都可以解决这个错误。

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ypeError Traceback (most recent call last) Cell In[100], line 7 4 import numpy as np 6 # 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组 ----> 7 close_np = np.array(valid['close']) 8 preds_valid_np = np.array(preds_valid) 10 # 计算均方根误差 TypeError: list indices must be integers or slices, not str错误怎么修改

这个错误是由于 valid 变量不是一个 Pandas 数据框，而是一个列表。因此，你需要将 valid 变量转换为 Pandas 数据框，然后才能使用列名来访问它的列。以下是修改代码的方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 将 valid 列表转换为 Pandas 数据框
valid = pd.DataFrame(valid)

# 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组
close_np = np.array(valid['close'])
preds_valid_np = np.array(preds_valid)

# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2)))

这里我们首先使用 pd.DataFrame() 函数将 valid 列表转换为 Pandas 数据框，然后才能使用它的列名来访问 'close' 列。这样就可以避免 TypeError 错误了。

#make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 NameError: name 'rms' is not defined preds.append(b) #calculate rmse import numpy as np preds = [1, 2, 3, 4, 5] preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): a = preds[i:i+103].sum() b = a/103 preds_valid.append(b) rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) rms

这段代码中存在两个问题：

1. 在第一部分代码中（make predictions），你使用了未定义的 `train` 变量。如果你需要使用 `train` 变量，需要先定义它。

2. 在第二部分代码中（calculate rmse），你使用了未定义的 `valid` 变量。如果你需要使用 `valid` 变量，需要先定义它。

此外，你还需要将 `rms` 变量的定义放在代码的前面，否则在计算 RMSE 时会报错。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np

# define 'train' and 'valid' variables first

# make predictions
preds = []
for i in range(0,103):
    a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds)
    b = a/103
    preds.append(b)
    
# calculate RMSE
valid = [...] # define 'valid' variable first
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
    a = preds[i:i+103].sum()
    b = a/103
    preds_valid.append(b)
    
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))

这样就可以避免上述错误了。