错误使用 load 找不到文件或目录 'E:\xin\program\sstda\cluster_pois\LDAR_Pa'。 出错 mf_da (第 12 行) load(['E:\xin\program\sstda\cluster_pois\',fn(1:7)])
时间: 2023-09-26 17:06:33 浏览: 21
这个错误提示显示你的程序在执行 load 函数时找不到文件或目录 'E:\xin\program\sstda\cluster_pois\LDAR_Pa'。可能是文件或目录不存在或者路径不正确。
你可以检查一下以下几点:
1. 确认文件或目录 'E:\xin\program\sstda\cluster_pois\LDAR_Pa' 是否真的存在。
2. 确认路径 'E:\xin\program\sstda\cluster_pois\' 是否正确,是否包含了文件名和后缀名。
3. 确认文件或目录的权限是否设置正确,当前用户是否有读取权限。
如果以上都没问题,你可以尝试换一个路径或文件名,或者使用绝对路径来代替相对路径,看看是否可以解决问题。
相关问题
AttributeError: module 'osmnx' has no attribute 'pois_from_point'
要解决AttributeError: module 'osmnx' has no attribute 'pois_from_point'的问题,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已正确安装了osmnx库。您可以使用pip install osmnx命令来安装最新版本的osmnx库。
2. 如果您已经安装了osmnx库但仍然出现该错误,请尝试升级osmnx库到最新版本。您可以使用pip install --upgrade osmnx命令来升级osmnx库。
3. 如果升级后仍然出现相同的错误,这可能是由于导入osmnx库时出现了问题。请确保您在代码中正确导入osmnx库。您可以使用以下语句导入osmnx库:
import osmnx as ox
4. 如果仍然遇到问题,可以尝试重新安装osmnx库。首先,卸载当前安装的osmnx库。然后,使用pip install osmnx命令重新安装osmnx库。
以上是解决AttributeError: module 'osmnx' has no attribute 'pois_from_point'的一些常见方法。如果问题仍然存在,请检查您的代码是否有其他错误,并确保您的环境配置正确。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute '](https://download.csdn.net/download/qq_38766019/86272235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【推荐系统】推荐系统领域最新研究进展](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/127681152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
在python中,以下这段代码表示什么含义:X = np.zeros((num_pois, raw_X.shape[-1] - 1 + num_cats), dtype=np.float32)
这段代码表示创建了一个形状为(num_pois,raw_X.shape[-1]-1,num_cats)的三维数组X,其中每个元素都是0,数据类型为np.float32。num_pois表示地点数量,raw_X.shape[-1]-1表示源数据中除类别变量外的特征数量,num_cats表示类别变量的数量。该数组通常用于存储机器学习模型的输入数据。