observation = observation(list[np.newaxis, :]) TypeError: 'type' object is not subscriptable

时间: 2023-10-22 21:39:07 浏览: 196
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aerial.js:使用WebGL将图像校正实时应用于卫星图像

这错误通常是由于将Python中的类型（type）当作列表（list）或numpy数组（np.array）来使用引起的。原因可能是您在某个地方将类型（type）作为变量名使用了，然后在调用函数时将其传递给了函数，而函数期望接收一个列表或numpy数组。 您可以通过检查代码，找到并删除将类型（type）作为变量名使用的地方，或者更改变量名，以避免这种错误。如果您仍然无法解决问题，请提供更多上下文和代码，以便我更好地理解问题并提供更具体的帮助。
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observation = [observation[np.newaxis, :]]

这行代码的作用是将一维的观测数据observation转换为二维的数据，在第一维上增加一个新的维度，用于适配某些需要接受二维数据作为输入的函数或模型。这一维的大小为1，表示只有一个样本。通常在使用神经网络等机器...

observation = [observation[np.newaxis, :]] 这里的newaxis 是什么意思

具体来说，observation[np.newaxis, :] 表示将 observation 数组在第0维插入一个新维度，变成一个形状为 (1, observation.shape[0]) 的二维数组。其中，: 表示在第1维上保持原来的大小，即保持一维的大小，...

observation=[0,3] observation = np.array(observation) observation = observation[np.newaxis, :]

具体来说，np.array(observation)将列表转换成numpy数组，然后使用np.newaxis在第0维添加一个维度，使得数组形状变为(1,2)。这种形状的数组通常用于深度学习中的输入数据，其中1表示batch size，2表示每个输入样本的...

observation = observation[np.newaxis, :]

在这个例子中，使用 np.newaxis 来增加一个新的维度，将 observation 数组转换为一个包含单个样本的二维数组。这样做的好处是可以更方便地与其他形状为 (m, n) 的数组拼接或者进行其他矩阵操作。

observation = observation[np.newaxis, :]报错：TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple，如何修改代码

在这种情况下，代码中的observation[np.newaxis, :]尝试使用元组作为索引，而不是整数或切片。 要解决这个问题，可以将元组索引改为整数或切片索引。具体来说，可以使用整数索引来选择observation中的特定行，...

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

5. 否则，执行动作并调用 _get_reward 方法获取奖励，累加到之前的总奖励中，调用 _next_observation 方法获取新的观察值，并返回新的观察值、奖励、结束标志和一个空字典。 总之，这个 step 方法可以让我们...

observation = np.array(self.value["observation"], dtype=np.float64) legal_action = np.array(self.value['legal_action'], dtype=np.float64) sub_action_mask = np.array( self.value['sub_action_mask'], dtype=np.float64) lstm_hidden = np.array(self.value['lstm_hidden'], dtype=np.float64) lstm_cell = np.array(self.value['lstm_cell'], dtype=np.float64) return { 'observation': observation, 'legal_action': legal_action, 'sub_action_mask': sub_action_mask, 'lstm_hidden': lstm_hidden, 'lstm_cell': lstm_cell }

- 'observation': 将self.value["observation"]转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'legal_action': 将self.value['legal_action']转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'sub_action_mask': 将self.value['sub_action_mask...

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

- agent.observation_space：代理的观测空间，使用 spaces.Box 定义，表示代理可以接收的观测的范围和形状。 - agent.name：代理的名称，用于区分不同的代理。 - agent.plane：代理在环境中的表示，通常是一...

class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入，卖出，持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv，其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说，这个环境中的动作空间为三个离散值，分别代表买入、卖出和持有；...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。...

详细解释这段代码def prep_obs(state=[]): state = np.array(state) # for single transition -> batch_size=1 if len(state.shape) == 2: state = np.stack(state, axis=0) # for single episode elif len(state.shape) == 4: state = np.concatenate(state, axis=0) else: raise RuntimeError('The shape of the observation is incorrect.') return th.tensor(state).float()

这段代码定义了一个名为 prep_obs 的函数，该函数接受一个名为 state 的参数，该参数默认值为空列表 ([])。 函数首先将 state 参数转换为 NumPy 数组 state。 接下来，函数检查 state 数组的形状，并...

self.observation_space.append(spaces.Box(low=-np.inf, high=+np.inf, shape=(obs_dim,), dtype=np.float32)) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'怎么解决

这个错误通常是因为您正在使用的 ...self.observation_space.append(spaces.Box(low=low, high=high)) 这里，我们使用了 numpy 库来创建低和高的数组，然后将其传递给 Box 空间。这应该可以解决您遇到的问题。

解释这段代码if __name__ == '__main__': # get the params args = get_args() env = MultiEnvironment() args.obs_shape = 16# [agent.observation_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的obs维度 args.action_shape = 2# [agent.action_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的act维度 args.high_action = 0.5 args.low_action = -0.5 runner = Runner(args, env) if args.evaluate: returns = runner.test() print('Average returns is', returns) else: runner.run()

这段代码是一个 Python 脚本的主函数。其中，if __name__ == '__main__': 表示只有当该脚本被作为主程序运行时才会执行以下代码，而不是被其他脚本导入时执行。其余的代码主要是获取参数、创建环境、设置观测和...

UnauthorizedError Traceback (most recent call last) Cell In[162], line 11 9 # 获取上个月的天气情况 10 mgr = owm.weather_manager() ---> 11 observation = mgr.weather_at_place('上海') # 这里以北京为例 12 date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) 13 one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/weatherapi25/weather_manager.py:53, in WeatherManager.weather_at_place(self, name) 51 assert isinstance(name, str), "Value must be a string" 52 params = {'q': name} ---> 53 _, json_data = self.http_client.get_json(OBSERVATION_URI, params=params) 54 return observation.Observation.from_dict(json_data) File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:158, in HttpClient.get_json(self, path, params, headers) 156 except requests.exceptions.Timeout: 157 raise exceptions.TimeoutError('API call timeouted') --> 158 HttpClient.check_status_code(resp.status_code, resp.text) 159 try: 160 return resp.status_code, resp.json() File ~/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/pyowm/commons/http_client.py:313, in HttpClient.check_status_code(cls, status_code, payload) 311 raise exceptions.APIRequestError(payload) 312 elif status_code == 401: --> 313 raise exceptions.UnauthorizedError('Invalid API Key provided') 314 elif status_code == 404: 315 raise exceptions.NotFoundError('Unable to find the resource')解释下是什么原因的报错

这个报错是因为你提供的OpenWeatherMap API Key无效或者过期了。在OpenWeatherMap的API访问中，API Key是必须的，如果API Key无效或者过期，将无法访问OpenWeatherMap API。 请检查你的API Key是否正确并且有效。...

self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=np.inf, shape=(6,), dtype=np.float32)

这行代码定义了环境的观测空间（observation space），即智能体可以观测到的状态的取值范围。这里采用的是一个 Box 空间，形状为 (6,)，表示智能体可以观测到一个由 6 个数值组成的状态。具体来说，这个状态包括当前...

解释这段代码actions_value = self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation_numtype})

这段代码使用了TensorFlow的sess.run()方法来计算模型的q值，其中self.q_eval是模型中定义的Q值的计算图，self.s是模型的输入张量，observation_numtype是一个用于输入的numpy数组，表示当前状态的观察值。...

class GP: def __init__(self, num_x_samples): self.observations = {"x": list(), "y": list()} self.num_x_samples = num_x_samples self.x_samples = np.arange(0, 10.0, 10.0 / self.num_x_samples).reshape(-1, 1) # prior self.mu = np.zeros_like(self.x_samples) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) def update(self, observations): self.update_observation(observations) x = np.array(self.observations["x"]).reshape(-1, 1) y = np.array(self.observations["y"]).reshape(-1, 1) K11 = self.cov # (N,N) K22 = self.kernel(x, x) # (k,k) K12 = self.kernel(self.x_samples, x) # (N,k) K21 = self.kernel(x, self.x_samples) # (k,N) K22_inv = np.linalg.inv(K22 + 1e-8 * np.eye(len(x))) # (k,k) self.mu = K12.dot(K22_inv).dot(y) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) - K12.dot(K22_inv).dot(K21) gp = GP(num_x_samples=100)解释一下gp = GP(num_x_samples=100)

这是一个名为GP的类，它有一个初始化函数__init__，需要传入num_x_samples参数。它有两个成员变量observations和num_x_samples，observations是一个字典，包含"x"和"y"两个键，分别对应一个空列表，用于存储观测数据...

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