Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)
时间: 2023-06-30 20:14:49 浏览: 47
这个错误通常是因为尝试对不兼容形状的数组进行广播操作导致的。在您的代码中,似乎您正在尝试将形状为(110,1)的数组与形状为(110,4)的数组进行广播操作,从而导致该错误。
您可以检查一下变量 `train_predict` 和 `trainY` 的形状是否相同,如果不同,您需要调整它们的形状,以便它们可以相互匹配。可以尝试使用 `reshape()` 方法来改变数组的形状。
例如,如果 `train_predict` 的形状为(110,4),您可以使用以下代码将其转换为(110,1):
```python
train_predict = train_predict.reshape(-1, 1)
```
这将重新塑造 `train_predict` 的形状,使其具有一列和 110 行。然后,您可以再次尝试执行 `inverse_transform()` 操作。
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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 46, in <module> data = np.array(data)/scale TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'float'
这个错误是因为你正在尝试将字符串类型的数据除以一个浮点数,这是不允许的。你需要先将字符串类型的数据转换成浮点数或者整数类型,然后再进行除法运算。你可以使用Python内置的float()函数或者int()函数将数据转换成相应的类型。例如,如果你想将字符串类型的数据data除以一个名为scale的浮点数,你可以这样做:
```
data = float(data) / scale
```
或者这样做:
```
data = int(data) / scale
```
这样就可以避免这个错误了。
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 32, in <module> data = int(data) / scale TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'DataFrame'
这个错误是因为你试图将一个DataFrame对象转换为整数类型,但是DataFrame对象不是字符串,字节串或数字,所以int()函数无法对其进行操作。要解决这个错误,你需要确定你想要转换的DataFrame对象中包含的数据,并将其转换为适当的数据类型,例如字符串或数字。你可以使用DataFrame对象的方法,例如iloc()或loc(),来选择你想要转换的数据,并使用astype()方法将其转换为适当的数据类型。例如,如果你想将DataFrame对象中的第一列数据转换为整数类型,你可以这样做:
```
data = df.iloc[:, 0].astype(int) / scale
```
或者这样做:
```
data = df.loc[:, 'column_name'].astype(int) / scale
```
这样就可以避免这个错误了。