python 报错 'list' object has no attribute 'min'

时间: 2023-09-12 20:13:19 浏览: 365
这个报错是因为你尝试在一个列表上使用 `.min()` 方法,但是列表对象并没有 `.min()` 方法,正确的方法是使用 `min()` 函数。 例如: ```python my_list = [3, 1, 4, 1, 5, 9] min_value = min(my_list) print(min_value) ``` 输出: ``` 1 ``` 如果你需要找到列表中某个元素的最小值,可以使用以下方式: ```python my_list = [(1, 2), (3, 1), (0, 4)] min_value = min(my_list, key=lambda x: x[1]) # 找到元素在第二个位置上的最小值 print(min_value) ``` 输出: ``` (3, 1) ``` 这里使用了 `key` 参数来指定比较的关键字,即每个元素的第二个位置。
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python 二维数组 'list' object has no attribute 'min'

这个错误发生的原因可能是你在一个列表中使用了min()函数。但是,Python中的列表没有min()函数,只有内置的min()函数适用于数字类型的列表。 如果你想找到二维列表中的最小值,可以使用内置的min()函数和列表解析式来实现。例如,假设你有一个二维列表a: ``` a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 你可以使用以下代码来找到最小值: ``` min_value = min(min(row) for row in a) print(min_value) ``` 这段代码会输出1,因为1是a中的最小值。

'list' object has no attribute 'argmin'

这个错误提示表明你尝试在一个列表对象上使用 `argmin` 属性,但是列表对象并没有该属性。`argmin` 是 NumPy 数组的方法,用于返回数组中最小元素的索引。如果你想在列表中找到最小值的索引,可以使用 `index` 方法来实现。例如: ```python my_list = [2, 5, 1, 8, 3] min_index = my_list.index(min(my_list)) print(min_index) ``` 这样就可以打印出最小值的索引。注意,在列表中存在重复最小值的情况下,`index` 方法只返回第一个匹配项的索引。

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为什么这段python代码用不了?它报错的是AttributeError: 'OneClassSVM' object has no attribute 'score' 错误代码为population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame)完整代码如下:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 生成随机数据作为样本 X = np.random.rand(100, 5) # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.3) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

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