ValueError:无法将字符串转换为float:“."
我有一个这样的字符串(CD_cent)列表: 2.374 2.559 1.204 ，我想将这些数字与浮点数相乘.为此，我尝试将字符串列表转换为浮点列表，例如: CD_cent2 = [CD_cent中x的float(x)] 但是我总是收到错误: ValueError:无法将字符串转换为float:'.'.我想这意味着它无法将点转换为浮点(?！)，但是我该如何解决呢?为什么它不识别点
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ValueError:传递的值的形状为(1，6)，索引暗示(6，6)
我正在将列表从flask函数传递到另一个函数，并得到此值错误. 我在发送端的代码: @ app.route('/process'，Methods = ['POST'])def process():名称= request.form ['名称']评论= request.form ['comment']小门= request.form ['小门']ga = request.form ['ga'
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如何在python中修复'ValueError:Math domain error'?
我正在尝试编写一个计算公式y =√x* x + 3 * x-500的程序，间隔为[x1; x2]，且f1 = 15，x2 = 25. 我尝试使用异常处理，但没有帮助.现在我尝试使用的代码给了我:ValueError:数学域错误 导入数学x1 = int(input(“输入第一个数字:"))x2 = int(input(“输入第二个数字:"))print("x"，"y")对于x范围(x1，x
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ML模型无法估算值
我试图创建一个ML模型来做出一些预测，但是我一直遇到绊脚石.即，代码似乎忽略了我给它的插补指令，从而导致以下错误: ValueError:输入包含NaN，无穷大或对于dtype('float64')而言太大的值. 这是我的代码: 将pandas导入为pd将numpy导入为np从sklearn.ensemble导入AdaBoostRegressor从category_encoders导
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ValueError:无效的文件路径或缓冲区对象类型:< class'tkinter.StringVar'>
这是我拥有的某些代码的简化版本.在第一帧中，用户使用'tk.filedialog'选择一个csv文件，并且它打算被绘制在画布上的同一帧上. 还有第二个框架可以绘制图形，以防在不同的框架上绘制图形更加容易. 运行此版本的代码将导致错误:"ValueError:无效的文件路径或缓冲区对象类型:".我不确定如何在没有出现此问题的情况下使此代码正常工作，以便用户选择在带有"a"和"b"列的空白
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ValueError:无法输入形状的值
我是Tensorflow的新手，正在尝试使用它编程CNN.我正在观看教程，并完全执行100％相同的代码，但最后仍然收到错误消息，内容为: ValueError:无法为形状为((?，1))的张量'y_2:0'输入形状(100，10)的值 来自__future__的 导入absolute_import，div，print_function将tensorflow导入为tf将numpy导入为np
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ValueError:logits和标签必须具有相同的形状((None，4)vs(None，1))
我试图建立一个卷积神经网络，以便对狗和猫进行分类.我在标题中提到了错误. 根据我的搜索，一些人说该错误属于tensorflow和keras库的不同版本，其他人则说这是语法错误.我将把代码留在这里，告诉我我在哪里出错. #IMPORTING LIBRRIES将tensorflow导入为tf将熊猫作为pd导入进口喀拉拉邦从keras.preprocessing.image导入ImageDat
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ValueError:未知标签类型:在实现MLPClassifier时
我的数据框的年，月，日，小时，分钟，秒，每日_KWH列.我需要使用神经网络预测每日KWH.请让我知道如何解决 Daily_KWH_System年月日小时分秒0 4136.900384 2016 9 7 0 0 01 3061.657187 2016 9 8 0 0 02 4099.614033 2016 9 9 0 0 03 3922.490275 2016 9 10 0 0 04 3957.
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NumPy堆栈或将数组追加到数组
我从NumPy开始. 给出两个 np.array ， queu 和 new_path : queu = [[[0 0][0 1]]new_path = [[[0 0][1 0][2 0]] 我的目标是获取以下 queu : queu = [[[0 0][0 1][[0 0][1 0][2 0]] 我尝试过: np.append(队列，new_path，0) 和 n
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ValueError:无法将字符串转换为float:使用matplotlib，arduino和pyqt5时
使用arduino代码(还将arduino uno中的引脚13连接到A0)以更改值 int PinOutput = 13;int PinInput = A0;int inph;int inpl;void setup(){//将您的设置代码放在这里，只需运行一次即可:Serial.begin(9600);pinMode(PinInput，INPUT);pinMode(PinOutput，OUTP
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ValueError:加载keras模型时未知的layer:name
我已经训练了CNN，并相应地保存了它: model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[1:])) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid
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Keras模型:RL代理的输入形状尺寸错误
我的目标是开发一个 DQN代理 ，它将根据特定的策略/政策选择其行动.我以前曾在OpenAi体育馆环境中工作，但现在我想创建自己的RL环境. 在此阶段，代理要么选择随机动作，要么根据深度神经网络(在 DQN 类中定义)给出的预测选择其动作. . 到目前为止，我已经设置了神经网络模型和我的环境. NN将接收状态作为其输入.这些状态表示从9.5到10.5(9.5、9.6，...，10.4、
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ValueError:添加Keras图层时，格式错误的节点或带有ast.literal_eval()的字符串
我想构建一个评估字符串的Keras模型.如果我执行以下操作: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(units=10, input_shape=(10,), activation='softmax')) 工作正常.我可
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Tensorflow ValueError:没有为任何变量提供渐变
我正在尝试使我的tensorflow模型在2类图像上进行训练，但遇到了ValueError问题.有人可以帮忙吗? 这是相关代码: # Get image arrays and labels for all image files images, labels = load_data(sys.argv[1]) # Split data into training and testing se
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Google Colab-ValueError:挂载点必须位于存在的目录中
我想在google Colab上安装google驱动器，并且我正在使用此命令来安装驱动器 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive/') 但我收到此错误 ValueError Traceback (most recent call last)
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在Colab上导入Kaggle数据集时出错
执行以下行时， !pip install kaggle !kaggle competitions download -c dogs-vs-cats -p /content/ 我收到以下错误消息， Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/kaggle", line 7, in from kagg
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ValueError:比例<使用高斯分布函数归一化时为0
我正在尝试读取我的文本文件，并提取3个主要参数并将它们放在单独的列表中，并在分配高斯分布函数后对参数列表(温度，速度，加速度)应用归一化.为了获得良好的结果，我将每个参数列表的正负数分开，并应用高斯分布函数，并选择负数的平均值作为真实的最小值，并选择正数的平均值作为真实的最大值，而不是直接找到最小值和最大值这些参数的主列表中的值可能会重复几次，因为它们不在所需的置信区间内.问题是我遇到了已经避免的
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带有连接层的ValueError（Keras功能API）
在这里进行搜索后，我仍然找不到解决方案。我是Keras的新手，如果有解决方案，我深表歉意，但实际上我不明白它与我的问题有何关系。 我正在用Keras 2 / Functional API，我很难使连接层正常工作。 这是我的结构： inputSentence = Input（shape =（30，91）） 句子矩阵= LSTM（91，return_sequences = True
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逐行比较来自不同数据框的值，python
我有两个不同行数的数据框。 X& Y是2D位置的坐标 DF1： X，Y，C 1,1,12 2,2,22 3,3,33 4,4,45 5， 5,43 6,6,56 DF2： X，Y 开始挤压下两个 X，Y END挤压 X，Y，X1，Y1 1,1,3,3 2,2,4， 4 我的代码的一部分：
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将预测映射回ID-Python Scikit了解DecisionTreeClassifier
我有一个具有唯一标识符和其他功能的数据集。看起来像这样 ID LenA TypeA LenB TypeB差异分数响应 123-456 51 M 101 L 50 0.2 0 234-567 46 S 49 S 3 0.9 1 345-678 87 M 70 M 17 0.7 0 我将其分为训练和测试数据。我正在尝试将训练数据从经过训练数据训练的分类器中分为
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