简体   繁体   English

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')>

[英]TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U1') dtype('<U1') dtype('<U1')

I'm a beginner of Python user.我是 Python 用户的初学者。 When I tried to make a code below an Error occurred当我尝试在下面编写代码时发生错误

import numpy as np
np.array(['a', 'b', 'c']) + np.array(['d' ,'e', 'f'])
TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U1') dtype('<U1') dtype('<U1')    

So I tried to set dtype = '<U1' , but It didn't work所以我尝试设置dtype = '<U1' ,但它没有用

import numpy as np
np.array(['a', 'b', 'c'], dtype='<U1') + np.array(['d' ,'e', 'f'], dtype='<U1')

How can I concatenate those np.arrays without error?如何无错误地连接那些 np.arrays ?

If you want to concatenate array-wise:如果要以数组方式连接:

a = np.array(['a', 'b', 'c'])
b = np.array(['d' ,'e', 'f'])
c = np.concatenate([a,b])
print(c)

output: output:

['a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f']

If you want to concatenate element-wise:如果要按元素连接:

Method - 1:方法 - 1:

a = np.array(['a', 'b', 'c'])
b = np.array(['d' ,'e', 'f'])
c = np.char.add(a, b)
print(c)

Method - 2:方法 - 2:

a = np.char.array(['a', 'b', 'c'])
b = np.char.array(['d' ,'e', 'f'])
c = a + b
print(c)

output: output:

['ad' 'be' 'cf']

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’)

暂无
暂无

声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

相关问题 ufunc&#39;add&#39;不包含签名匹配类型为dtype(&#39; - ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U23') dtype('<U23') dtype('<U23') 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; - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U78') dtype('<U78') dtype('<U78' TypeError:ufunc&#39;add&#39;不包含签名匹配类型为dtype(&#39;的循环 - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32') TypeError:ufunc&#39;add&#39;不包含签名匹配类型为dtype(&#39;的循环 - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U72') dtype('<U72') dtype('<U72') Keras PREDICTION抛出&#39;TypeError:ufunc&#39;add&#39;不包含签名匹配类型为dtype(&#39;的循环 - Keras PREDICTION throws 'TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U4') dtype('<U4') dtype('<U4')' 类型错误:ufunc &#39;add&#39; 不包含具有签名匹配类型的循环 (dtype(&#39; <U21'), dtype('<U21')) -> 数据类型(&#39; - TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U21'), dtype('<U21')) -> dtype('<U21') Scikit-Learn(类型错误:ufunc &#39;subtract&#39; 不包含签名匹配类型 dtype(&#39; - Scikit-Learn (TypeError: ufunc 'subtract' 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’) ufunc 'add' 不包含带有签名匹配类型的循环 (dtype('<u19'), dtype('int64')) -> 没有任何</u19'),> - ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U19'), dtype('int64')) -> None
 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM