ValueError: Each lower bound must be strictly less than each upper bound.

这个错误通常是因为你在使用某些函数或方法时，传递了一个范围（上下界），但是上下界的值不符合要求。一般来说，下界的值应该小于上界的值。

以下是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个范围（上下界）数组
bounds = np.array([[-1.0, 1.0], [-2.0, 2.0], [0.0, 5.0]])

# 尝试创建一个随机样本
sample = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1])

# 如果上下界的值不符合要求，将会抛出 ValueError 错误
# 例如，如果我们将下界设为大于上界，就会出现这个错误
bounds = np.array([[1.0, -1.0], [-2.0, 2.0], [0.0, 5.0]])
sample = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1])

在这个例子中，我们试图创建一个在给定范围内的随机样本。首先，我们创建一个范围数组 `bounds`，然后使用 `np.random.uniform()` 函数生成一个随机样本。如果 `bounds` 数组中的上下界符合要求，那么这个函数就能够正常工作。但是，如果我们将下界设为大于上界，就会出现 `ValueError: Each lower bound must be strictly less than each upper bound` 错误。因此，我们需要确保 `bounds` 数组中的上下界符合要求。

相关问题

ValueError: maxlags must be None or strictly positive < 79

A：这个错误提示是在使用Python statsmodels库中的时序分析函数时出现的。问题在于，函数中的maxlags参数必须是None或者正整数值，并且不能大于时间序列样本数的三分之一减一。

如果你遇到了这个错误，可以尝试将maxlags参数设置为None或者一个小于样本数三分之一减一的正整数值，并重新执行函数。如果问题仍然存在，你可能需要对你的时间序列数据进行更进一步的检查和调整。

ValueError: Series.dtypes must be int, float or bool

这个错误通常出现在 Pandas 的 Series 对象中，因为 Pandas 要求 Series 的数据类型必须是整数、浮点数或布尔类型之一。如果你在创建 Series 时将其它类型的数据传递给了它，就会出现这个错误。

解决方法是将 Series 的数据类型转换成 int、float 或 bool。你可以使用 Pandas 的 astype() 方法将数据类型转换成所需的类型，例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含字符串的 Series
s = pd.Series(['1', '2', '3'])

# 将 Series 的数据类型转换成整数类型
s = s.astype(int)

# 打印结果
print(s)

输出：

0    1
1    2
2    3
dtype: int64

在这个例子中，我们创建了一个包含字符串的 Series，然后使用 astype() 方法将其数据类型转换成整数类型。最后打印 Series 的结果，可以看到数据类型已经被转换成了 int64。