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ufunc'add'不包含签名匹配类型为dtype('

[英]ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U23') dtype('<U23') dtype('<U23')

When trying to convert the sklearn dataset into pandas dataframe by the following code I am getting this error "ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype(' 当尝试通过以下代码将sklearn数据集转换为pandas数据帧时,出现此错误“ ufunc'add'不包含签名匹配类型为dtype('的循环”

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import numpy as np
cancer = load_breast_cancer()
data = pd.DataFrame(data= np.c_[cancer['data'], cancer['target']],columns=   cancer['feature_names'] + cancer['target'])

Here is how I converted the sklearn dataset to a pandas dataframe. 这是我将sklearn数据集转换为熊猫数据框的方式。 The target column name needs to be appended. 目标列名称需要附加。

bostonData = pd.DataFrame(data= np.c_[boston['data'], boston['target']],
                     columns= np.append(boston['feature_names'],['target']))

You have numpy array of strings please provide full error therefore we figure out what's missing; 您有numpy个字符串数组,请提供完整的错误,因此我们可以找出丢失的内容;

For example I am assuming you got dtype('U9'), please add; 例如,我假设您有dtype('U9'),请添加;

dtype=float into your array. dtype=float进入您的数组。 Something like not certain; 不确定的东西

data = pd.DataFrame(data= np.c_[cancer['data'], cancer['target']],columns=   cancer['feature_names'] + cancer['target'], dtype=float)

Sometimes it's just easier to keep it simple. 有时候,保持简单就容易些。 Create a DF for both data and target, then merge using pandas. 为数据和目标创建DF,然后使用熊猫合并。

data_df = pd.DataFrame(data=cancer['data'] ,columns=cancer['feature_names'])

target_df = pd.DataFrame(data=cancer['target'], columns=['target']).reset_index(drop=True)

target_df.rename_axis(None)

df = pd.concat([data_df, target_df], axis=1)

TypeError: ufunc 'add' 不包含签名匹配类型 dtype(' <u1') dtype('<u1') dtype('<u1')< div><div id="text_translate"><p> 我是 Python 用户的初学者。 当我尝试在下面编写代码时发生错误</p><pre>import numpy as np np.array(['a', 'b', 'c']) + np.array(['d','e', 'f'])</pre><pre> TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('&lt;U1') dtype('&lt;U1') dtype('&lt;U1')</pre><p> 所以我尝试设置dtype = '&lt;U1' ,但它没有用</p><pre>import numpy as np np.array(['a', 'b', 'c'], dtype='&lt;U1') + np.array(['d','e', 'f'], dtype='&lt;U1')</pre><p> 如何无错误地连接那些 np.arrays ?</p></div></u1')> - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U1') dtype('<U1') dtype('<U1')

ufunc 'add' 不包含带有签名匹配类型的循环 (dtype(' <u32'), dtype('<u32')) -> dtype(' <u32')< div><div id="text_translate"><p> 我正在尝试运行此脚本,但它显示生成的错误:</p><pre> UFuncTypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> dtype('<U32')</pre><p> 这是我试图运行的下面的代码:</p><pre> if __name__ == '__main__': app = Nominatim(user_agent="test_solar") loc_raw = app.geocode('Postintaival 7, 00230 Helsinki, Finland').raw latitude = loc_raw['lat'] longitude = loc_raw['lon'] altitude = get_elevation(latitude, longitude) location_object = Location(latitude, longitude, 'Europe/Helsinki', altitude, 'relex_solutions') weather = pvlib.iotools.get_pvgis_tmy(latitude, longitude, map_variables=True)[0] times = weather.index solpos = location_object.get_solarposition(times) clearsky_values = location_object.get_clearsky(times, model='ineichen', solar_position=solpos, dni_extra=None)</pre> </div></u32')<></u32'),> - ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> dtype('<U32')

UFuncTypeError:ufunc 'clip' 不包含具有签名匹配类型的循环(dtype(' <u32’), dtype(‘<u32’), dtype(‘<u32’)) -> dtype(' <u32’)< div><div id="text_translate"><p> 我使用 Deep Pavlov 框架与 Bert 分类器一起工作,只是因为我需要预测人员的语言是俄语。 基本上,我正在尝试解决多类分类问题。 根据 Deep Pavlov,我们可以轻松地更改配置文件上的一些配置。 我拿了这个配置文件<a href="https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/blob/master/deeppavlov/configs/classifiers/rusentiment_convers_bert.json" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/blob/master/deeppavlov/configs/classifiers/rusentiment_convers_bert.json</a>并训练它,结果我花了大约 13 个小时才完成它我的 model 过拟合。</p><p> 我做了一些改变,尤其是这些:</p><pre> "weight_decay_rate": 0.001, "learning_rate_drop_patience": 1, "learning_rate_drop_div": 2.0, "load_before_drop": True, "min_learning_rate": 1e-03, "attention_probs_keep_prob": 0.5, "hidden_keep_prob": 0.5,</pre><p> 另外,我增加了批量大小,之前是 16:</p><pre> "batch_size": 32</pre><p> 并添加了一些指标:</p><pre> "log_loss", "matthews_correlation",</pre><p> 还将validation_patience更改为1并添加了tensorboard func</p><pre> "validation_patience": 1, "tensorboard_log_dir": "logs/",</pre><p> 就是这样。 这些是我对 model 所做的所有更改,当我尝试训练我的 model 时,它给了我以下错误:</p><pre> UFuncTypeError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py in _wrapfunc(obj, method, *args, **kwds) 60 try: ---&gt; 61 return bound(*args, **kwds) 62 except TypeError: 15 frames UFuncTypeError: ufunc 'clip' did not contain a loop with signature matching types (dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32')) -&gt; dtype('&lt;U32') During handling of the above exception, another exception occurred: UFuncTypeError Traceback (most recent call last) &lt;__array_function__ internals&gt; in clip(*args, **kwargs) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py in _clip_dep_invoke_with_casting(ufunc, out, casting, *args, **kwargs) 83 # try to deal with broken casting rules 84 try: ---&gt; 85 return ufunc(*args, out=out, **kwargs) 86 except _exceptions._UFuncOutputCastingError as e: 87 # Numpy 1.17.0, 2019-02-24 UFuncTypeError: ufunc 'clip' did not contain a loop with signature matching types (dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32')) -&gt; dtype('&lt;U32')</pre><p> 起初,我认为它与数据集有关,但是,我没有更改我的数据集,并且在我第一次训练这个 model 时它已经运行。 </p></div></u32’)<></u32’),> - UFuncTypeError: ufunc ‘clip’ did not contain a loop with signature matching types (dtype(‘<U32’), dtype(‘<U32’), dtype(‘<U32’)) -> dtype(‘<U32’)

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相关问题 TypeError: ufunc 'add' 不包含签名匹配类型 dtype(' <u1') dtype('<u1') dtype('<u1')< div><div id="text_translate"><p> 我是 Python 用户的初学者。 当我尝试在下面编写代码时发生错误</p><pre>import numpy as np np.array(['a', 'b', 'c']) + np.array(['d','e', 'f'])</pre><pre> TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('&lt;U1') dtype('&lt;U1') dtype('&lt;U1')</pre><p> 所以我尝试设置dtype = '&lt;U1' ,但它没有用</p><pre>import numpy as np np.array(['a', 'b', 'c'], dtype='&lt;U1') + np.array(['d','e', 'f'], dtype='&lt;U1')</pre><p> 如何无错误地连接那些 np.arrays ?</p></div></u1')> - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U1') dtype('<U1') dtype('<U1') ufunc 'add' 不包含带有签名匹配类型的循环 (dtype(' <u32'), dtype('<u32')) -> dtype(' <u32')< div><div id="text_translate"><p> 我正在尝试运行此脚本,但它显示生成的错误:</p><pre> UFuncTypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> dtype('<U32')</pre><p> 这是我试图运行的下面的代码:</p><pre> if __name__ == '__main__': app = Nominatim(user_agent="test_solar") loc_raw = app.geocode('Postintaival 7, 00230 Helsinki, Finland').raw latitude = loc_raw['lat'] longitude = loc_raw['lon'] altitude = get_elevation(latitude, longitude) location_object = Location(latitude, longitude, 'Europe/Helsinki', altitude, 'relex_solutions') weather = pvlib.iotools.get_pvgis_tmy(latitude, longitude, map_variables=True)[0] times = weather.index solpos = location_object.get_solarposition(times) clearsky_values = location_object.get_clearsky(times, model='ineichen', solar_position=solpos, dni_extra=None)</pre> </div></u32')<></u32'),> - ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> dtype('<U32') 类型错误:ufunc &#39;add&#39; 不包含签名匹配类型 dtype(&#39;S23&#39;) dtype(&#39;S23&#39;) dtype(&#39;S23&#39;) 的循环 - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('S23') dtype('S23') dtype('S23') UFuncTypeError:ufunc 'clip' 不包含具有签名匹配类型的循环(dtype(' <u32’), dtype(‘<u32’), dtype(‘<u32’)) -> dtype(' <u32’)< div><div id="text_translate"><p> 我使用 Deep Pavlov 框架与 Bert 分类器一起工作,只是因为我需要预测人员的语言是俄语。 基本上,我正在尝试解决多类分类问题。 根据 Deep Pavlov,我们可以轻松地更改配置文件上的一些配置。 我拿了这个配置文件<a href="https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/blob/master/deeppavlov/configs/classifiers/rusentiment_convers_bert.json" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/blob/master/deeppavlov/configs/classifiers/rusentiment_convers_bert.json</a>并训练它,结果我花了大约 13 个小时才完成它我的 model 过拟合。</p><p> 我做了一些改变,尤其是这些:</p><pre> "weight_decay_rate": 0.001, "learning_rate_drop_patience": 1, "learning_rate_drop_div": 2.0, "load_before_drop": True, "min_learning_rate": 1e-03, "attention_probs_keep_prob": 0.5, "hidden_keep_prob": 0.5,</pre><p> 另外,我增加了批量大小,之前是 16:</p><pre> "batch_size": 32</pre><p> 并添加了一些指标:</p><pre> "log_loss", "matthews_correlation",</pre><p> 还将validation_patience更改为1并添加了tensorboard func</p><pre> "validation_patience": 1, "tensorboard_log_dir": "logs/",</pre><p> 就是这样。 这些是我对 model 所做的所有更改,当我尝试训练我的 model 时,它给了我以下错误:</p><pre> UFuncTypeError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/fromnumeric.py in _wrapfunc(obj, method, *args, **kwds) 60 try: ---&gt; 61 return bound(*args, **kwds) 62 except TypeError: 15 frames UFuncTypeError: ufunc 'clip' did not contain a loop with signature matching types (dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32')) -&gt; dtype('&lt;U32') During handling of the above exception, another exception occurred: UFuncTypeError Traceback (most recent call last) &lt;__array_function__ internals&gt; in clip(*args, **kwargs) /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/numpy/core/_methods.py in _clip_dep_invoke_with_casting(ufunc, out, casting, *args, **kwargs) 83 # try to deal with broken casting rules 84 try: ---&gt; 85 return ufunc(*args, out=out, **kwargs) 86 except _exceptions._UFuncOutputCastingError as e: 87 # Numpy 1.17.0, 2019-02-24 UFuncTypeError: ufunc 'clip' did not contain a loop with signature matching types (dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32')) -&gt; dtype('&lt;U32')</pre><p> 起初,我认为它与数据集有关,但是,我没有更改我的数据集,并且在我第一次训练这个 model 时它已经运行。 </p></div></u32’)<></u32’),> - UFuncTypeError: ufunc ‘clip’ did not contain a loop with signature matching types (dtype(‘<U32’), dtype(‘<U32’), dtype(‘<U32’)) -> dtype(‘<U32’) 类型错误:ufunc &#39;add&#39; 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