Cell In[19], line 8 preds_valid = []for i in range(0, len(preds) - 102): ^ SyntaxError: invalid syntax错误怎么解决
时间: 2024-02-25 17:55:10 浏览: 34
这个错误是因为你在代码中使用了多行语句,但是没有使用换行符将它们分隔开。在 Python 中,多行语句需要使用换行符(\)将它们连接起来,或者将它们放在一对括号、中括号或花括号中。
具体地说,在这个代码中,你需要在第 8 行的末尾加上一个换行符,或者将第 7 行和第 8 行的语句放在一对中括号中。以下是两种修改方法的示例:
方法一,使用换行符:
```
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
a = preds[i:i+103].sum()
b = a/103
preds_valid.append(b)
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))
```
方法二,使用中括号:
```
preds_valid = [
(preds[i:i+103].sum() / 103) for i in range(0, len(preds) - 102)
]
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))
```
请根据你的个人喜好和代码风格选择适合的修改方法。
相关问题
import numpy as np # define 'train' and 'valid' variables first # 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组 preds_valid = np.array(preds_valid) # make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) # calculate RMSE valid = [...] # define 'valid' variable first preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): preds_slice = preds_np[i:i+103] sum_slice = preds_slice.sum() b = sum_slice / 103 preds_valid.append(b) rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))有错怎么解决
这个代码中的错误是由于 valid['close'] 和 preds_valid 都不是 NumPy 数组,因此无法进行计算。你需要将它们都转换为 NumPy 数组,或者使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式。以下是两种解决方法:
1. 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
# 将 valid['close'] 和 preds_valid 都转换为 NumPy 数组
close_np = np.array(valid['close'])
preds_valid_np = np.array(preds_valid)
# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2)))
```
2. 使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式:
```python
import numpy as np
# 计算均方根误差
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((valid['close'].values - np.array(preds_valid)), 2)))
```
以上两种方法都可以解决这个错误。
AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[34], line 21 19 preds_valid = [] 20 for i in range(0, len(preds) - 102): ---> 21 a = preds[i:i+103].sum() 22 b = a/103 23 preds_valid.append(b) AttributeError: 'list' object has no attribute 'sum'错误怎么解决
这个错误提示表明 `list` 对象没有 `sum` 属性。和之前提到的类似,这是因为在 Python 3 中只有 `tuple` 和 `list` 可以进行求和操作,而 `list` 对象本身没有 `sum` 属性。
要解决这个问题,可以将 `list` 对象转换为 `numpy` 数组,然后再进行求和操作。你可以使用 `numpy` 的 `array` 函数将 `list` 转换为 `numpy` 数组,例如:
```python
import numpy as np
preds = [1, 2, 3, 4, 5]
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
```
如果你需要将 `preds` 列表切片后再求和,可以这样写:
```python
import numpy as np
preds = [1, 2, 3, 4, 5]
preds_np = np.array(preds)
preds_slice = preds_np[1:4]
sum_slice = preds_slice.sum()
```
因此,在你的代码中,你需要将 `preds` 列表转换为 `numpy` 数组,然后再进行求和操作。你可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
# define 'train' and 'valid' variables first
# make predictions
preds = []
for i in range(0,103):
a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds)
b = a/103
preds.append(b)
# calculate RMSE
valid = [...] # define 'valid' variable first
preds_np = np.array(preds)
sum_preds = preds_np.sum()
preds_valid = []
for i in range(0, len(preds) - 102):
preds_slice = preds_np[i:i+103]
sum_slice = preds_slice.sum()
b = sum_slice / 103
preds_valid.append(b)
rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))
```
这样就可以避免上述错误了。