ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-e77514c20961> in <module> 25 26 # 构建新的数据集 ---> 27 for user_id, group in tqdm(grouped): 28 songs = list(group['song_id']) 29 for i in range(len(songs)): ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这是一个 Python 的 ValueError 异常，提示你的代码在执行时出现了错误。具体来说，是因为在第 27 行代码中，你使用了 unpacking 的方式，但是却期望得到 2 个返回值。而实际上，grouped 这个变量返回的值可能不是一个长度为 2 的 tuple。你可以检查一下 grouped 这个变量的类型和值，看看是否符合你的预期。如果不符合，你需要调整代码以适应实际情况。

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ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-9-30d4162d3ab9> in <module>() ----> 1 contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 2 3 for item in contours: 4 rect = cv2.boundingRect(item) 5 x = rect[0] ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误的原因是 `cv2.findContours()` 函数的返回值在 OpenCV 3 和 OpenCV 4 中有所不同。在 OpenCV 4 中， `cv2.findContours()` 返回两个值，分别是轮廓和层级信息。而在 OpenCV 3 中， `cv2.findContours()` 只返回轮廓信息。

因此，如果你使用的是 OpenCV 3，那么你需要将代码修改为：

contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

如果你使用的是 OpenCV 4，则可以保留原来的代码不变。

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-20-000300cc57e6> in <module> ----> 1 QR(M) <ipython-input-19-490e012c78fb> in QR(A) 6 a = R[j:, j] 7 v = np.zeros(m) ----> 8 v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(1, m, j) 9 v = v / np.linalg.norm(v) 10 H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (9,) (1,10) 会报这个错

这个错误是因为 `np.eye(1, m, j)` 返回的是一个形状为 `(1, m)` 的矩阵，而 `a` 是一个形状为 `(9,)` 的向量，无法直接相加。可以将 `np.eye(1, m, j)` 改为 `np.eye(m)[j:]`，如下所示：

def QR(A):
    m, n = A.shape
    Q = np.eye(m)
    R = A.copy()
    for j in range(min(m, n)):
        a = R[j:, j]
        v = np.zeros(m)
        v[j:] = a + np.sign(a[0]) * np.linalg.norm(a) * np.eye(m)[j:]
        v = v / np.linalg.norm(v)
        H = np.eye(m) - 2 * np.outer(v, v)
        Q = Q @ H
        R = H @ R
    coeff_matrix = sp.Matrix(np.zeros((10, 10)))
    for i in range(10):
        for j in range(10):
            coeff_matrix[i, j] = sp.Matrix(x[i]).coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1)))
    return(coeff_matrix)

这里使用 `np.eye(m)[j:]` 来获取第 `j` 行及其之后的单位矩阵。