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np.zeros(dim,1)给出的数据类型无法识别

np.zeros(dim,1)给出的数据类型无法识别是因为在该代码中,使用了错误的参数形式。在NumPy中,np.zeros()函数用于创建一个指定维度的全零数组。然而,该函数的参数应该是一个表示维度的元组,而不是两个独立的参数。因此,正确的写法应该是np.zeros((dim, 1))。

在这个修正后的代码中,np.zeros((dim, 1))将创建一个维度为dim行、1列的全零数组。这个数组的数据类型将根据NumPy的默认设置而确定,通常是浮点数类型(float)。

这种创建全零数组的功能在很多情况下都非常有用,例如在初始化矩阵、向量或者用作占位符等。在机器学习和数据分析领域,np.zeros()函数也常用于创建用于存储数据的数组。

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相关搜索:numpy zeros错误- TypeError: np.zeros无法识别数据类型JMeter中的POST给出“无法识别的标记'json'”C#无法识别SQL中更新的数据类型。Symfony - (1/1) InvalidConfigurationException -无法识别的选项“框架”下的“邮件”没有参数的MySQL存储过程无法识别数据类型执行COPY..TO语句时,无法确定参数$1的数据类型st_makepolygon函数无法识别雪花中的地理数据类型Prolog给出错误:未定义的过程:话语/1 (DWIM无法更正目标)Pandas无法识别M1 macbook pro上的NaN值无法安全地转换传递给列%1中的对象数据类型数据的float64的数据类型django中间件内部的函数无法识别,它给出错误' function‘对象没有属性'get’Tensorflow TypeError:无法将1e-12转换为数据类型为int32的EagerTensor当传递的值为dataset.take(1)时,无法使用tf.cast更改数据类型ConfigurationException:传递给SimpleStrategy的无法识别的策略选项{datacenter1}用于键空间循环我的ComboBox3无法将第二个数据类型转换为我的textbox1错误:验证失败:无法识别"":版本"networking.k8s.io/v1beta1“中的种类"FrontendConfig”没有匹配项错误:验证失败:无法识别"":版本"networking.k8s.io/v1beta1“中的种类"Ingress”没有匹配项当解码一个巨大的数据集的'string‘时,pandas.read_json给出了ValueError:无法识别的转义序列Rest assured:字符集问题-无法识别使用rest assured传递有效的contentType,并给出错误,因为内容类型无效MemoryError:无法为具有形状(15500,2,240,240,1)和数据类型int16的数组分配3.33 GiB
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