java. lang. ClassCastExcept ion: java. math. Big Integer C annot be cast to java. util. Map

时间: 2023-10-21 12:42:15 浏览: 124
这个错误是由于试图将 `java.math.BigInteger` 类型转换为 `java.util.Map` 类型引发的。`java.math.BigInteger` 是用于处理大整数的类,而 `java.util.Map` 是一个用于存储键值对的接口。这两者是完全不同的类型,因此无法进行直接的类型转换。 要解决这个问题,你需要检查代码中的赋值或转换操作,确保不会将 `java.math.BigInteger` 对象试图强制转换为 `java.util.Map` 类型。你可能需要检查你的代码逻辑,并确保在需要使用 `java.util.Map` 的地方使用正确的对象类型。 如果你需要更具体的帮助,请提供相关的代码片段,我将尽力提供更准确的解答。
相关问题

ns annot resolve plugin org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0 M5

根据提供的引用内容,你遇到了一个Maven构建失败的问题,提示信息为"Cannot resolve plugin org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0"。下面是两种解决方法: 1. 检查本地Maven仓库中是否存在maven-resources-plugin,并尝试删除它,然后重新构建项目[^1]。 2. 确保你的项目的pom.xml文件中正确引入了maven-resources-plugin,并且版本号为3.2.0。如果没有引入或者版本号不正确,可以手动添加或修改pom.xml文件中的相关配置。 ```xml <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId> <version>3.2.0</version> </plugin> ... </plugins> ... </build> ```

annot deserialize value of type `java.lang.String` from Array value (token `JsonToken.START_ARRAY`)

这个错误通常是由于在JSON中将一个数组值解析为字符串类型时引发的。JSON中的数组以方括号([])包围,而字符串以引号("")包围。因此,当尝试将一个数组值解析为字符串时,会出现类型不匹配的错误。 要解决这个问题,你需要检查你的JSON数据,确保你正在解析的值是一个字符串而不是一个数组。如果你确定该值应该是一个数组,那么你需要相应地更改你的代码来处理数组类型的值。
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''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel(r"D:桌面/shujukuE.xlsx", sheet_name="Sheet3") ds = pd.DataFrame(data) dataset = ds.copy() data.drop(["materials", "contain H", "contain C", "contain N", "contain P", "contain O", "contain S", "contain Te", "contain Se", "contain F", "contain Cl", "contain Br", "contain I", "jili", ], axis=1, inplace=True) 首先计算出相关系数 cor = data.corr(method='pearson') print(cor) # 输出相关系数 rc = {'font.sans-serif': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': False} sns.set(font_scale=0.4, rc=rc) # 设置字体大小 设置热力图颜色配色 colors = "YlGnBu" # 颜色配置" color = colors.split('_') for i in color: i = i.strip() print(i) sns.heatmap(cor, annot=False, # 显示相关系数的数据 center=0.5, # 居中 fmt='.2f', # 只显示两位小数 linewidth=0, # 设置每个单元格的距离 #linecolor='blue', # 设置间距线的颜色# vmax=1.0, vmin=-0.5, # 设置数值最小值和最大值 xticklabels=True, yticklabels=True, # 显示x轴和y轴 square=True, # 每个方格都是正方形 cbar=True, # 绘制颜色条 cmap=f'{i}', # 设置热力图颜色 ) plt.xticks(fontsize=6) plt.yticks(fontsize=6) plt.savefig("D:/桌面/影响因素热力图颜色{i}.png", dpi=600) # 保存图片,分辨率为600 plt.ion() # 显示图片,这个可以方便后面自动关闭 plt.show() plt.pause(0.5)这段代码中我想把得到的相关性数据保存为Excel,应该再怎么优化代码

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