ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 72 68 B3[a2 - 1, 9] = np.min(B6[0, :]) 69 B3[a2 - 1, 10] = np.max(B6[0, :]) ---> 72 f = interp1d(B6[0, :], B6[1, :], kind='cubic') 73 xx = np.array([0, 0.03, 0.09, 0.18, 0.3, 0.45, 0.63, 0.84, 1.0]) 74 yy = f(xx) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:616, in interp1d.__init__(***failed resolving arguments***) 613 yy = np.ones_like(self._y) 614 rewrite_nan = True --> 616 self._spline = make_interp_spline(xx, yy, k=order, 617 check_finite=False) 618 if rewrite_nan: 619 self._call = self.__class__._call_nan_spline File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_bsplines.py:1293, in make_interp_spline(x, y, k, t, bc_type, axis, check_finite) 1290 raise ValueError('Shapes of x {} and y {} are incompatible' 1291 .format(x.shape, y.shape)) 1292 if np.any(x[1:] == x[:-1]): -> 1293 raise ValueError("Expect x to not have duplicates") 1294 if x.ndim != 1 or np.any(x[1:] < x[:-1]): 1295 raise ValueError("Expect x to be a 1D strictly increasing sequence.") ValueError: Expect x to not have duplicates该怎么修改

这个错误是因为你的输入 x 中有重复的值，而 `interp1d` 函数不能处理这种情况。解决方法是将重复的值删除或修改。你可以使用 `np.unique` 函数来删除重复的值，例如：

B6_unique, indices = np.unique(B6[0, :], return_index=True)
B6_new = np.array([B6_unique, B6[1, :][indices]])
f = interp1d(B6_new[0, :], B6_new[1, :], kind='cubic')

这里的 `np.unique` 函数会返回一个去除重复值后的数组 `B6_unique`，以及一个索引数组 `indices`，用于重新排序原始数组 `B6`。然后使用 `B6_new` 代替原始的 `B6` 数组进行插值操作。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 8 6 preds.append(b) 7 #calculate rmse ----> 8 rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) 9 rms ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (286,) (103,)错误怎么修改

这个错误是因为 `valid['close']` 和 `preds` 的形状不匹配，无法进行计算。你可以尝试使用 `reshape` 函数将 `preds` 转换为与 `valid['close']` 相同的形状，然后再进行计算。具体地说，可以将代码修改为：

preds = np.array(preds).reshape(-1)  # 将 preds 转换为一维数组
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close']) - preds), 2)))

这样就可以避免这个错误了。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[18], line 8 6 preds.append(b) 7 #calculate rmse ----> 8 rms=np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds),2))) 9 rms ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (286,) (103,)错误怎么解决

这个错误是因为 `preds` 和 `valid['close']` 的形状不匹配，无法进行计算。具体地说，`valid['close']` 应该是一个长度为 103 的一维数组，而 `preds` 是一个长度为 286 的一维数组，两者的长度不同，所以无法直接进行计算。

解决这个问题的方法是，将 `preds` 数组切割成长度为 103 的多个子数组，然后分别计算每个子数组对应的预测值，并将这些预测值存储到一个新的数组中。具体的代码如下：

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，就可以避免这个错误了。