425 raise ValueError("No objects to concatenate") 427 if keys is None: 428 objs = list(com.not_none(*objs)) ValueError: No objects to concatenate

时间: 2024-02-15 09:02:19 浏览: 168
这个错误通常是由于尝试在空对象上进行拼接操作,例如使用 `pd.concat()` 拼接空的 DataFrame 列表。解决方法通常是在进行拼接操作前检查一下对象是否为空,如果为空则跳过拼接操作。 以下是一个检查空对象的示例代码: ```python import pandas as pd dfs = [] # 空的 DataFrame 列表 if len(dfs) > 0: # 如果 dfs 不为空 result = pd.concat(dfs) # 进行拼接操作 else: result = None # 如果 dfs 为空,则将结果设置为 None 或其他默认值 ``` 你也可以自己检查一下你的代码,看看是否存在类似上述的问题。
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def __new__(cls, backend=None, prefix=None, **kwargs): if backend is None and prefix is None: backend = 'disk' if backend is not None and backend not in cls._backends: raise ValueError( f'Backend {backend} is not supported. Currently supported ones' f' are {list(cls._backends.keys())}') if prefix is not None and prefix not in cls._prefix_to_backends: raise ValueError( f'prefix {prefix} is not supported. Currently supported ones ' f'are {list(cls._prefix_to_backends.keys())}') # concatenate the arguments to a unique key for determining whether # objects with the same arguments were created arg_key = f'{backend}:{prefix}' for key, value in kwargs.items(): arg_key += f':{key}:{value}' if arg_key in cls._instances: _instance = cls._instances[arg_key] else: # create a new object and put it to _instance _instance = super().__new__(cls) if backend is not None: _instance.client = cls._backends[backend](**kwargs) else: _instance.client = cls._prefix_to_backends[prefix](**kwargs) cls._instances[arg_key] = _instance return _instance

这段代码是 Python 中的一个类的构造方法 __new__,它用于创建一个新对象并返回它。这个类接受三个参数:backend、prefix 和 **kwargs。如果 backend 和 prefix 都没有被指定,则默认使用 disk 作为 backend。如果指定的 backend 或 prefix 不在 _backends 或 _prefix_to_backends 中,则会引发一个 ValueError 异常。这个类会将所有的参数拼接成一个唯一的 key,用于判断是否已经创建了具有相同参数的对象。如果已经创建了这样的对象,则返回已有的对象;否则,创建一个新对象并将其存储到 _instances 中。根据参数指定的 backend 或 prefix,创建一个新的 client 对象,并将其赋值给新创建的实例对象的 client 属性。最后,返回新创建的对象。

def checkClicked(group, mouse_pos, group_type='NUMBER'): selected = [] # 数字卡片/运算符卡片 if group_type == GROUPTYPES[0] or group_type == GROUPTYPES[1]: max_selected = 2 if group_type == GROUPTYPES[0] else 1 num_selected = 0 for each in group: num_selected += int(each.is_selected) for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): if each.is_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected -= 1 each.select_order = None else: if num_selected < max_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected += 1 each.select_order = str(num_selected) if each.is_selected: selected.append(each.attribute) # 按钮卡片 elif group_type == GROUPTYPES[2]: for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): each.is_selected = True selected.append(each.attribute) # 抛出异常 else: raise ValueError('checkClicked.group_type unsupport <%s>, expect <%s>, <%s> or <%s>...' % (group_type, *GROUPTYPES)) return selected详细讲解这段代码

这段代码的作用是检查用户是否点击了一组 sprite,并返回被选中的 sprite 的属性。函数接受三个参数:`group` 表示要检查的 sprite 组,`mouse_pos` 表示鼠标点击的位置,`group_type` 表示 sprite 组的类型,可以是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片。 如果 `group_type` 是数字卡片或运算符卡片,该函数会遍历 `group` 中的每个 sprite,判断它是否被选中。如果被选中,则将其从选中列表中删除;如果未被选中,则将其添加到选中列表中。选中的 sprite 的属性将被添加到 `selected` 列表中,并以该 sprite 的选中顺序(1 或 2)作为键值对的值返回。如果选中的数量超过了该类型 sprite 的最大数量(数字卡片最多选 2 张,运算符卡片最多选 1 张),则不会将新的 sprite 添加到选中列表中。 如果 `group_type` 是按钮卡片,该函数会遍历 `group` 中的每个 sprite,并将被点击的 sprite 添加到选中列表中。被选中的 sprite 的属性将被添加到 `selected` 列表中。 如果 `group_type` 不是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片,则该函数会抛出一个 ValueError 异常,提示 `group_type` 的值不受支持。 最后,该函数返回一个包含选中 sprite 属性的列表。
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class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

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