今天在写算法的时候出现了几个错误:
TypeError: ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types 
dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32')

U32就是 长度为32个字节的无符号整数类型,这下就好办了,发现问题是出在读取txt数据时没有转换类型,依旧保持着整数类型。需要转化为浮点数类型。float()一下就好了

二、push,提示:

push to origin/master war rejected"

解决方法:
1.切换到自己项目所在的目录,右键选择GIT BASH Here

2.在terminl窗口中依次输入命令:

git pull

git pull origin master

git pull origin master –allow-unrelated-histories

3.在idea中重新push自己的项目,成功!!!

三、用numpy数组实现矩阵乘法的时候,出现错误

通过仔细的对比发现:

  1. python自带的 * 、/、+、- 都是逐个元素进行运算的

  2. 如果要用* 实现矩阵相乘,就需要将list或者numpy数组转化为mat。 mat1*mat2就是矩阵相乘了。当然,事先要保证矩阵的维度符合矩阵乘法的规则,必要的时候要用transpose()。尤其是在对label进行运算的时候

  3. 可以用 np.multiply(a1,a2) 实现矩阵的逐个元素相乘。np.matmul实现的是矩阵相乘
  4. numpy中有很多辅助函数。
列举numpy中矩阵运算的函数

np.multiply()函数
函数作用:数组和矩阵 对应位置 相乘,输出与相乘数组/矩阵的大小一致。相乘矩阵大小要一样。

星号(*)乘法运算
作用:
对数组执行对应位置相乘
对矩阵执行矩阵乘法运算

np.dot()函数
函数作用:
对于秩为1的数组,执行对应位置相乘,然后再相加;
对于秩不为1的二维数组,执行矩阵乘法运算;超过二维的可以参考numpy库介绍

dataIndex=list(range(nSamples))
del(dataIndex[index])
TypeError: 'range' object doesn't support item deletion

出错原因:

del()用于list列表操作,删除一个或者连续几个元素。

>>> a = [-1, 3, 'aa', 85] # 定义一个list
[-1, 3, 'aa', 85]
>>> del a[0]      # 删除第0个元素
[3, 'aa', 85]
>>> del a[2:4]   # 删除从第2-3个元素。
[3, 'aa']
>>> del a       # 删除整个list
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined

numpy.delete()适用于numpy ndarray数组。但是numpy数组不支持删除数组元素,numpy.delete() 返回删除了某些元素的新数组。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
index = [2, 3, 6]
new_a = np.delete(a, index)
print(new_a)        #Prints `[1, 2, 5, 6, 8, 9]`

写完啦,上厕所去!

今天在写算法的时候出现了几个错误:一、TypeError: ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types dtype('&amp;amp;amp;amp;lt;U32') dtype('&amp;amp;amp;amp;lt;U32') dtype('&amp;amp;amp;amp;lt;U32') U32就是 长度为32个字节的无符号整数类型,这下就好办了,发现问题是出在读取t...
最近在测试分销的项目,每次手动计算分销员的佣金,感觉特别麻烦,所以想着用 python 来实现自动计算佣金,但是在计算过程中 遇到 一个问题,如下: 如图,在佣金矩阵计算相加的 候, numpy 抛了一个异常,这个异常在网上也没有找到相关资料。 于是我打断点看了一下,发现在计算的 候, list 中的数据,返回的是 str 类型,导致矩阵相加的 候,计算失败了。 然后我又去看了一下自己 的佣金计算规则的 代码 ,需求中有个如果佣金金额大于两位小数的 候,会将数据四舍五入保留两位小数,但是保留两位小数
ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> dtype('<U32') 错误 代码 (片段 代码 ): coef = np.where(coefs.get(DefaultArgs.C3), coefs.get(De...
numpy数组抛出异常:numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc ‘add’ did not contain a loop with signature matching types (dtype(’<U32’), dtype(’<U32’)) -> dtype(’<U32’) 我把excel表格读进numpy数组,excel中即有字符串类型数据,又有数值类型数据,读到numpy之后,numpy默认都是str类型,所以,就不能直接对nu
numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('int64'), dtype('<U1')) -> None 问题原因:就是在遍历数据库 没有拆分出每个字段,之后在进行计算 导致一个标量加一个元组出现不能类型匹配 File "F:/Logistic/logistic.py", line 44, in <module> print(gradAscent(dataArr, labelMat)) File "F:/Logistic/logistic.py", line 36, in gradAscent error = labelMat - h TypeError: ufunc 'subtract' di
2.[babel-plugin-component] If you are using bothon-demand and importing all, make sure to invoke the importing all first. 这个 错误 比较灵性,试着重启一下项目,我的就是这样解.
ufunc 'multiply'不包含签名匹配类型的循环(dtype('&lt;U32'), dtype('&lt;U32')) -&gt;dtype (' & lt; U32 ') 出现这个报错,十有八九是数据读入有问题。 回去看一下excel的数据格式,果然发现输入的几列数据长度不一样。改了以后就能够顺利运行了。
python报错ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U32') dtype('<U32') dtype('<U32') 前面有个warning:FutureWarning: Beginning in version 0.22, arrays of bytes/strings will be converted to decimal numbers if dtype='.
TypeError: ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types dtype('S32') dtype(
python TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('S32')
TSLint core rules Lint rules encode logic for syntactic &amp;amp; semantic checks of TypeScript source code. TypeScript-specific These rules find errors related to TypeScript features: adjacent-overload-s...
result=json.loads(line) 这里没必要用f,readline()啊,直接f.read()就行了。 简写就是reault = json.loads(f.read()) 实际应用中也不会在json文件中写注释吧。 传参时 const string& 相对 const string 有哪些优势? m0_46484501: 效率高,也节约内存,值传递会调用拷贝构造函数,引用传的只是地址 传参时 const string& 相对 const string 有哪些优势? 莽村李宏伟: numpy操作中的axis的理解 wzh295406457: 你文章开头reshape创建的数组是三维的,为什么写成二维的呢,可以讨论一下吗https://blog.csdn.net/shield911/article/details/124073579