pycharm编译器报错RuntimeWarning: invalid value encountered in cast chroms = np.array([np.binary_repr(x, width=self._width) for x in _scaled_population.astype(int)]),解决办法

时间: 2024-03-02 12:52:20 浏览: 46
在PyCharm编译器中,您在使用NumPy库时可能会遇到RuntimeWarning: invalid value encountered in cast的报错。这种报错通常是由于在NumPy数组中出现了非法值(如NaN或Infinity)而导致的。 针对这个报错,您可以尝试以下解决办法: 1. 检查输入数据是否合法,特别是是否包含NaN或Infinity等非法值。如果有,可以将这些非法值替换为合法值或删除它们。 2. 尝试在NumPy的计算中使用合适的数据类型,避免出现数据类型转换错误。例如,在进行数据类型转换时,可以使用astype()函数指定目标数据类型,以避免出现因数据类型不匹配而导致的错误。 3. 若上述方法都无法解决问题,可以尝试使用numpy.seterr()函数来设置NumPy的浮点数处理方式。例如,可以使用以下代码将所有的浮点数错误设置为“raise”,以强制浮点数错误引发异常并终止程序执行: ``` np.seterr(all='raise') ``` 在定位问题时,您还可以使用try/except语句捕获具体的异常信息,并进行相应的处理。例如,可以使用以下代码捕获FloatingPointError异常: ``` try: chroms = np.array([np.binary_repr(x, width=self._width) for x in _scaled_population.astype(int)]) except FloatingPointError as e: print("Floating point error:", e) # 进行相应的处理 ``` 通过以上方法,您应该能够解决该报错问题。如果问题仍然存在,请提供更多的报错信息和代码上下文,以便我们更好地帮助您解决问题。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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