FishC 发表于 2024-10-28 15:08
抱歉遇到这个问题。请尝试以下步骤：
1. **清理环境**：
怎么确保python和numpy版本兼容
ShuviDoura 发表于 2024-10-28 15:10
怎么确保python和numpy版本兼容
要确保Python和NumPy版本的兼容性，请遵循以下步骤：
1. **查看当前版本**：
- 使用以下命令检查当前Python和NumPy的版本：
python --version
python -c "import numpy as np; print(np.__version__)"
2. **查阅兼容性信息**：
- 前往NumPy的官方网站或其GitHub页面，查阅发布说明（Release Notes）查看每个版本的Python兼容性。
3. **推荐使用Conda**：
- Conda会自动下载兼容的NumPy版本。可以使用以下命令安装：
conda install numpy
4. **常见推荐版本组合**：
- Python 3.7、3.8、3.9 一般兼容 NumPy 1.20 到 1.22。
- Python 3.10 以上要求较新版本的NumPy。
5. **升级版本**：
- 如果发现不兼容，升级或降级至兼容的版本：
pip install numpy --upgrade
# 或者如果需要指定版本
pip install numpy==<version>
确保在创建和使用虚拟环境时，版本选择正确且依赖关系清晰。
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对于[,,[,]和[,,,]两个array，我要怎么拼接成这个：
[, ],[, ],[, ],[, ]
@FishC
FishC 发表于 2024-10-28 15:10
要确保Python和NumPy版本的兼容性，请遵循以下步骤：
1. **查看当前版本**：
对于[,,[,]和[,,,]两个array，我要怎么拼接成这个：
[, ],[, ],[, ],[, ]
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:26
对于[,,[,]和[,,,]两个array，我要怎么拼接成这个：
...
你可以使用Python中的`zip`函数来实现拼接。下面是一个示例代码：
import numpy as np
array1 = [,,,]
array2 = [,,,]
result =
print(result)
这种方法将`array1`和`array2`中的元素组合成一个新的列表。输出结果即为：
[[, ], [, ], [, ], [, ]]
希望对你有帮助！
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FishC 发表于 2024-10-28 20:26
你可以使用Python中的`zip`函数来实现拼接。下面是一个示例代码：
TypeError: object of type 'numpy.int64' has no len()
FishC 发表于 2024-10-28 20:26
你可以使用Python中的`zip`函数来实现拼接。下面是一个示例代码：
为什么我zip之后的输出里有一个array
ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:23
对于[,,[,]和[,,,]两个array，我要怎么拼接成这个：
...
要将这两个数组拼接成目标格式，你可以使用NumPy库。以下是示例代码：
import numpy as np
# 初始化两个数组
array1 = [, , , ]
array2 = [, , , ]
# 将数组转换为NumPy数组
arr1 = np.array(array1)
arr2 = np.array(array2)
# 拼接数组
result = np.hstack((arr1, arr2))
# 打印结果
print(result.tolist())
这样你就可以得到 `[[,],[,],[,],[,]]`。
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FishC 发表于 2024-10-28 20:44
要将这两个数组拼接成目标格式，你可以使用NumPy库。以下是示例代码：
x = df1.iloc[:, :-1]
y = df1.iloc[:, -1]
# 划分训练集测试集
cut = 50# 取最后cut=30天为测试集
x_train, x_test = x.iloc[:-cut], x.iloc[-cut:]# 列表的切片操作，X.iloc即为1-2400行，1-7列
y_train,y_test = y.iloc[:-cut], y.iloc[-cut:]
x_train_array = np.array(x_train)
y_train_array = np.array(y_train)
pat =
print(pat)
我这样输出的结果里有一个array（），但我不想要这个东西，怎么办
FishC 发表于 2024-10-28 20:44
要将这两个数组拼接成目标格式，你可以使用NumPy库。以下是示例代码：
x = df1.iloc[:, :-1]
y = df1.iloc[:, -1]
# 划分训练集测试集
cut = 50# 取最后cut=30天为测试集
x_train, x_test = x.iloc[:-cut], x.iloc[-cut:]# 列表的切片操作，X.iloc即为1-2400行，1-7列
y_train,y_test = y.iloc[:-cut], y.iloc[-cut:]
x_train_array = np.array(x_train)
y_train_array = np.array(y_train)
pat =
print(pat)
我这样输出的结果是), 1]，有一个array（），但我不想要这个东西，怎么办
ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:38
TypeError: object of type 'numpy.int64' has no len ...
这个错误表明尝试对整数对象使用 `len()` 函数。以下是如何解决这个问题并拼接数组的方法：
假设 `array1` 和 `array2` 是 NumPy 数组：
import numpy as np
array1 = np.array([, ])
array2 = np.array([, ])
# 使用np.hstack进行水平拼接
result = np.hstack((array1, array2))
print(result)
这样就可以将数组拼接成你想要的结果。如果你希望是其他格式，请详细说明。
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ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:43
为什么我zip之后的输出里有一个array
`zip`函数返回的是一个迭代器，所以直接转换成列表时，里面会有元组的形式。由于你想得到的是一个嵌套列表的形式，可以使用列表推导式来实现。试试以下代码：
import numpy as np
array1 =
array2 =
result =
print(result)
这样会输出：
[, , , ]
这个方法通过将每个`zip`生成的元组转换成列表，以得到最终的嵌套列表格式。
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ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:38
TypeError: object of type 'numpy.int64' has no len ...
这个错误提示表示你的代码尝试对一个整数类型数据调用 `len()` 函数。请确保处理的是数组而不是单个元素。
举个例子，假设我们有两个数组 `array1` 和 `array2`，我们希望将它们拼接成对应格式：
import numpy as np
# 示例数组
array1 = np.array()
array2 = np.array()
# 使用 zip 将两个数组的元素配对并转换为列表
result = np.array(list(zip(array1, array2)))
print(result)
### 输出：
[
]
确保在使用 `zip` 时，你正在处理的是数组而不是数字。如果 `array1` 和 `array2` 本身就是多维数组，需根据实际需求调整代码。
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x = df1.iloc[:, :-1]
y = df1.iloc[:, -1]
# 划分训练集测试集
cut = 50# 取最后cut=30天为测试集
x_train, x_test = x.iloc[:-cut], x.iloc[-cut:]# 列表的切片操作，X.iloc即为1-2400行，1-7列
y_train,y_test = y.iloc[:-cut], y.iloc[-cut:]
x_train_array = np.array(x_train)
y_train_array = np.array(y_train)
pat =
print(pat)
我这样输出的结果是), 1]，有一个array（），但我不想要这个东西，怎么办
@FishC
ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:50
x = df1.iloc
y = df1.iloc
# 划分训练集测试集
cu ...
你所看到的`array()`输出，可能是由于`pat`变量的构建方式不正确而导致的。`pat`可能是在通过某种方式从`x_train_array`和`y_train_array`构造而来，但具体原因和`pat`的定义有关。
从你的代码中无法看到`pat`是如何构建的，因此以下是一些调整和检查的建议：
1. **检查构建过程**: 确定`pat`是如何被构建的，并确保构建过程中没有不必要的数组封装。
2. **正确拼接数组**: 如果`pat`是需要将`x_train_array`和`y_train_array`拼接在一起，可以使用NumPy的拼接函数，比如`np.hstack()`或`np.concatenate()`。
3. **调整内容输出**: 如果`pat`中包含不必要的数组部分，可能需要通过列表解析或其他处理方式去除。确保在构建`pat`时，直接使用你需要的数据格式。
如果能看到关于`pat`构建的更多细节，能够提供更具体的建议。如果有更多信息需要处理，请提供两个数据的示例。
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ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:38
TypeError: object of type 'numpy.int64' has no len ...
这个错误通常是因为尝试对一个整数对象调用 `len()` 函数。以下是避免此错误的步骤：
1. **确保输入是可迭代的**：检查变量是否为列表或数组，而不是单个数值。
2. **处理拼接**：可以使用 NumPy 的 `np.column_stack` 或 `np.hstack` 来正确拼接。
### 示例代码：
import numpy as np
# 示例数组
array1 = np.array()
array2 = np.array()
# 拼接
result = np.column_stack((array1, array2))
print(result)
确保你的数组是正确的 NumPy 数组或列表，这样可以避免 `len()` 错误。
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ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:43
为什么我zip之后的输出里有一个array
`zip`函数会将多个可迭代对象（一）一地组合在一起。如果你希望结果形式为 `[[], [], [], []]`，需要将其转换为列表。你可以试试以下代码：
import numpy as np
array1 =
array2 =
result =
print(result)
这样，`zip`函数会将 `array1` 和 `array2` 的元素配对成元组，并通过列表推导式转换成列表。
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ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:46
x = df1.iloc
y = df1.iloc
# 划分训练集测试集
cu ...
要移除输出中的 `array()`，你可以将 NumPy 数组转换为列表。这样打印结果时会直接显示为列表格式而不是数组格式。请尝试以下方法：
# 将 NumPy 数组转换为列表
x_train_list = x_train_array.tolist()
y_train_list = y_train_array.tolist()
# 打印结果
pat = list(zip(x_train_list, y_train_list))
print(pat)
使用 `tolist()` 方法可以将 NumPy 数组转换为 Python 列表，然后再使用 `zip()` 函数组合两个列表。这样打印的输出将不会包含 `array()`。
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ShuviDoura 发表于 2024-10-28 20:51
x = df1.iloc
y = df1.iloc
# 划分训练集测试集
cu ...
您可以使用`tolist()`方法将NumPy数组转换为普通列表。修改后的代码如下：
import numpy as np
pat =
pat = [ for x, y in zip(x_train_array, y_train_array)]
print(pat)
这样`array()`会被转换为普通列表``。
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FishC 发表于 2024-10-28 20:53
您可以使用`tolist()`方法将NumPy数组转换为普通列表。修改后的代码如下：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\shiro\Desktop\bpnn-master\test.py", line 44, in <module>
n.train(pat)
File "C:\Users\shiro\Desktop\bpnn-master\bpnn.py", line 131, in train
error = error + self.update(targets, N, M)
File "C:\Users\shiro\Desktop\bpnn-master\bpnn.py", line 100, in update
if len(targets) != self.no:
TypeError: object of type 'numpy.int64' has no len()