在py3中p = (h.max()-h)出现如下报错Parameter 'initial' unfilled

这个错误信息通常意味着你正在尝试创建一个 PyTorch 的 Tensor，但是并没有为它的值提供初始值。在 PyTorch 中，Tensor 的值必须在创建时被指定。

在这个具体的错误中，我猜测你正在使用 PyTorch 的语法来计算 `(h.max()-h)`，并且尝试将结果赋值给一个叫做 `p` 的变量。然而，你并没有给 `p` 指定初始值，导致了这个错误。

要解决这个问题，你需要在创建 `p` 的时候为它提供一个初始值，例如：

p = torch.zeros_like(h)  # 创建一个和 h 相同形状的全 0 Tensor
p = h.max() - h           # 直接使用 h.max()-h 进行赋值

这样，就可以避免这个错误了。

相关问题

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto') p = (h.max()-h)出现Parameter 'initial' unfilled报错

这个错误信息的来源可能是您正在使用 `scipy.optimize.curve_fit` 函数来拟合数据，并且参数 `p0`（即初始值）没有被正确地指定。

在您的代码中，`p` 变量似乎是由 `h` 计算而来，但是我并没有看到任何 `curve_fit` 函数的调用。因此，我猜测您可能的代码如下：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto')
p0 = (h.max() - h)

# 使用 curve_fit 函数拟合数据
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0)

这里的问题在于，`p0` 的值应该是一个数组，而不是一个标量。因此，您需要将 `p0` 改成一个数组，例如：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

h, edges = np.histogram(sacc_pick_df['ampl'], bins='auto')
p0 = np.array([h.max() - h.mean(), h.mean()])

# 使用 curve_fit 函数拟合数据
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0)

这里，`p0` 是一个长度为 2 的数组，其中第一个元素是 `h.max() - h.mean()`，第二个元素是 `h.mean()`。这些值可以根据您的实际需求进行调整。

Parameter 'column' unfilled Parameter 'lb' unfilled Parameter 'name' unfilled Parameter 'obj' unfilled Parameter 'ub' unfilled python报错这是什么意思

这个错误信息意味着你在调用某个函数或方法时，没有为其中一个或多个必需的参数提供值。根据错误信息中提到的参数名称，这些参数可能是用于定义优化问题的变量的属性，例如名称、上限、下限和目标值。

要解决此错误，您需要检查代码并确保为所有必需的参数提供了值。如果您不确定这些参数的含义，可以查看文档或示例代码中的注释，以了解如何正确设置它们。