微信配置WeChat Files目录
时间: 2023-07-23 07:52:21 浏览: 144
微信在手机上存储聊天记录、语音、图片、视频等文件的默认目录是WeChat Files目录。如果您想更改WeChat Files目录的存储位置,可以按照以下步骤进行配置:
1. 打开微信,进入“我”的页面,点击右上角的设置图标。
2. 在设置页面中,选择“聊天”选项。
3. 在聊天页面中,选择“聊天文件管理”。
4. 在“聊天文件管理”页面中,选择“文件存储位置”。
5. 在弹出的对话框中,选择您希望将WeChat Files目录存储到的位置。
6. 点击“确定”按钮,完成WeChat Files目录的配置。
请注意,如果您将WeChat Files目录存储到SD卡中,建议您定期备份这些文件,以免意外删除或SD卡损坏导致文件丢失。同时,如果您的SD卡容量不足,也会影响微信的正常使用。
相关问题
WeChat Files 目录可以删除吗
WeChat Files目录是微信在手机上存储聊天记录、语音、图片、视频等文件的默认目录。如果您不再需要这些文件,可以删除它们。不过在删除之前,建议您备份重要的聊天记录和文件。
请注意,如果您在微信中删除聊天记录或文件,它们也会从WeChat Files目录中删除。因此,如果您想保留某些聊天记录或文件,最好在微信中先保存它们。
如果您确定要删除WeChat Files目录中的所有文件,可以按照以下步骤操作:
1. 打开文件管理器,在存储空间中找到WeChat Files目录。
2. 点击进入该目录,选择所有文件,然后点击删除。
3. 确认删除操作。
请注意,删除WeChat Files目录中的文件后,这些文件将无法恢复。因此,请务必在删除之前做好备份工作,以免误删重要的聊天记录和文件。
Traceback (most recent call last): File "D:\微信\WeChat Files\wxid_bn9iup7561k622\FileStorage\File\2023-04\协同过滤推荐.py", line 11, in <module> user_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix) File "D:\微信\WeChat Files\wxid_bn9iup7561k622\FileStorage\File\2023-04\venv\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1393, in cosine_similarity X, Y = check_pairwise_arrays(X, Y) File "D:\微信\WeChat Files\wxid_bn9iup7561k622\FileStorage\File\2023-04\venv\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 146, in check_pairwise_arrays X = Y = check_array( File "D:\微信\WeChat Files\wxid_bn9iup7561k622\FileStorage\File\2023-04\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 921, in check_array _assert_all_finite( File "D:\微信\WeChat Files\wxid_bn9iup7561k622\FileStorage\File\2023-04\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 161, in _assert_all_finite raise ValueError(msg_err) ValueError: Input contains NaN.
这个错误提示意味着你的输入包含缺失值(NaN),你需要先处理缺失值再进行计算。你可以使用 pandas 库中的 fillna() 方法来填充缺失值,例如:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 假设你的数据存储在一个名为 ratings_df 的 DataFrame 中,其中包含用户对商品的评分
# 先将 DataFrame 转换为 ratings_matrix
ratings_matrix = ratings_df.values
# 使用 mean() 方法计算每个用户的评分平均值,然后使用 fillna() 方法填充缺失值
mean_ratings = np.nanmean(ratings_matrix, axis=1)
ratings_matrix = np.where(np.isnan(ratings_matrix), mean_ratings[:, None], ratings_matrix)
# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(ratings_matrix)
```
这样就可以避免出现输入包含 NaN 的错误了。