iteration over a 0-d arrary

时间: 2024-05-06 16:19:11 浏览: 18
Iterating over a 0-dimensional array is not possible because a 0-dimensional array does not have any elements to iterate over. A 0-dimensional array is essentially a scalar value that cannot be further decomposed into smaller parts. In Python, you can create a 0-dimensional array using the `numpy` library as follows: ``` import numpy as np x = np.array(42) ``` Here, `x` is a 0-dimensional array with the scalar value `42`. Since there are no elements in `x` to iterate over, attempting to loop over it will result in a `TypeError`.
相关问题

TypeError: iteration over a 0-d array

很抱歉,你遇到了这个错误。这个错误通常表示你正在尝试迭代一个空数组。这可能是由于在分配数组中没有任何值的变量所引起的,或者是由于`DiscreteFactor`对象的值本身为空。以下是一些可能导致这个错误的情况: 1. `DiscreteFactor`对象没有任何值。在这种情况下,你需要检查你的代码中是否正确设置了变量和因子值。 2. `DiscreteFactor`对象的某个变量没有任何分配值。在这种情况下,你需要检查你的代码中是否正确设置了变量的状态名称,并且所有的状态都有至少一个分配值。 3. `DiscreteFactor`对象的某个变量没有在分配数组中出现。在这种情况下,你需要检查你的代码中是否正确设置了变量的顺序,并且所有的变量都在分配数组中出现。 如果你能提供更多的代码和错误信息,我可以更好地帮助你解决这个问题。

typeerror: iteration over a 0-d array

"TypeError: 迭代 0 维数组",这意味着你正在尝试在没有任何维度的数组上进行迭代。这可能是因为您使用了错误的数组或在维度为0的数组上执行了迭代操作。请检查并确保您使用了正确的数组并在具有足够维度的数组上执行迭代操作。

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翻译这段代码:print("start:") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult:",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

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