std=train_x.std(axis=0)显示'float' object has no attribute 'sqrt'

这个错误提示是因为你的代码中使用了sqrt函数，但是该函数需要导入math库才能使用。你可以在代码开头添加`import math`语句，或者直接使用numpy库中的sqrt函数，即将代码改为`np.sqrt()`。另外，你需要确保`train_x`是一个numpy数组，而不是一个普通的Python列表或其他类型的对象。

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下： 1. `column = list(average.columns)`：将 `average` 数据的列名转换成列表形式，并赋值给 `column`。 2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据，赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。 3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据，赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间，`EVENTdeath` 表示是否死亡。 4. `for i in range(1, 101):`：循环 100 次，每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。 5. `X_train, X_test, y_train, y_test = t

std=train_x.std(axis=0)显示'float' object has no attribute 'sqrt'

X_mean = X_train.mean(axis=0)