TypeError: BaseManager.all() got an unexpected keyword argument 'singer_id'
时间: 2023-10-06 14:11:30 浏览: 78
这个错误可能是因为在调用 BaseManager 类的 all 方法时传入了不支持的关键字参数 singer_id。可能是因为 all 方法并不接受 singer_id 这个参数,或者是该参数应该传递给另一个方法而不是 all 方法。
建议检查代码中调用 BaseManager.all() 方法的位置,确保没有传入不支持的参数。如果需要使用 singer_id 参数,可以查看文档或源代码,找到正确的方法并传递参数。
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TypeError: function() got an unexpected keyword argument 'jit_compile'
TypeError: function() got an unexpected keyword argument 'jit_compile'通常是由于函数中没有名为'jit_compile'的参数而导致的。这可能是因为您正在使用的是旧版本的库或模块,该版本不支持'jit_compile'参数。您可以尝试更新库或模块,或者查看文档以了解支持哪些参数。
以下是一个例子,演示了如何解决TypeError: function() got an unexpected keyword argument 'jit_compile'错误:
```python
# 引用[1]
import numba
@numba.jit(nopython=True)
def my_function():
# function code here
pass
# 引用[2]
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
# 使用concat函数合并两个DataFrame
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)
```
TypeError: KMeans.__init__() got an unexpected keyword argument n_jobs
非常抱歉,我的回答还是有误。在`sklearn.cluster`中的`KMeans`类确实没有`n_jobs`参数。如果你想要设置并行计算的数量,可以使用`joblib`库中的`Parallel`和`delayed`函数来实现并行化计算。具体的代码如下:
```
from sklearn.cluster import KMeans
from joblib import Parallel, delayed
kmodel = KMeans(n_clusters=k)
# 将fit方法并行化
Parallel(n_jobs=1, backend='multiprocessing')(delayed(kmodel.fit)(data) for data in data_list)
```
这里使用`Parallel`函数将`fit`方法并行化,`n_jobs`参数指定了并行计算任务数量,`delayed`函数用于将`fit`方法封装成一个可调用的函数,并对数据列表中的每个数据调用一次`fit`方法。
希望这次回答能够解决你的问题,如有疑问,请随时提出。
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