我有以下函数,但是当我运行程序时,只有错误"size-1 array can converted to Python scalars“ import math as math k = np.array(range(n)) returnc*math.sin(y)**2 + d*math.cos(y)**2 有没有办法绕过这个<
我有一个从json中选择最低价格和卖家的数据框架。然而,有时我会得到这样的错误:ValueError: can only convert an array of size 1 to a Python scalar它只是偶尔发生,并不总是发生。完全错误: seller = lowest_price['seller'].item((&qu
我唯一改变的是设置输入图像的方式,以便对模型进行测试。我的修改在下图中用红色曲线标记。
但是,运行该程序会导致以下错误消息TypeError: The value of a feed cannot be a tf.Tensor object.Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays.我很想知道我的实现中出了什么问题,以及如何修改它。在最初的帖子
我对这个有点问题 def data(): x = np.linspace(1, 10000)
func1 = 100*(np.sin我在一个函数data中定义了所有方程,该函数具有返回线 return np.array([func1, fun2, func3]) 然后,我使用 plt.plot(data().T) 然而,func1给出了错误: only size-1 arrays can be c
我用:matrix_=np.zeros([3, H-kernel+1, W-kernel+1], dtype=np.float32)创建了一个矩阵HSV
在我用数量级,255,角θ填充到每个值之后:matrix但它抛出:"TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars“一行cv2.cvtColor。为什么?我哪里错了?
我正在尝试建立一个自动编码器的文本使用CNN在Keras,在Jupyter笔记本。我正在使用IMDB数据集,它有2列的25,000个示例,其中一个是评论和评级。我首先对它们进行了标记化,并将其转换为数字序列,并填充到2340(最大序列长度)。所以,最后我的矩阵大小是25,000 x 2340。然后我尝试传入输入层,但是我没有得到Input(X_train)TypeError:将形状转换为Te
如果这个错误的解决方案是微不足道的,我很抱歉,但是我已经做了大量的准备工作,没有任何运气。互联网上的每个答案都说,当您尝试使用数组作为标量时,会出现此错误,但我不明白如何在这里应用这些信息。sinimport matplotlib.pyplot as plt
return x-e**-x
b = 1最近一次调用):文件&quo