我正在尝试使用以下代码将此文本文件转换为字典:
with open("/content/corpus.txt", "r") as my_corpus:
wordpoints_dict = {}
for line in my_corpus:
key, value = line.split('')
wordpoints_dict[key] = value
print(wordpoints_dict)
它一直在返回:
ValueError Traceback (most r
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py:393: ValueWarning: No supported index is available. Prediction results will be given with an integer index beginning at `start`.
ValueWarning)
# Forecast
fc, se, conf = fitted.forecast(519, alpha=0.05)
---------------------
好的,首先,我是python的新手。所以,我想要实现的是创建一个列表列表,其中第一个元素是一个字符串,第二个元素是一个整数。首先,我输入一些集合,然后在新的行上输入每个集合,所以它看起来像这样: 3
Alex 40
Boris 30
Claire 50 这似乎起作用了 n = int(input())
nums = []
for i in range(n):
num = input().split()
num[1] = int(num[1])
nums.append(num) 但我一直在尝试改进这个方法: n = int(input())
nums = []
for
我是Python新手。我想使用I/O文件编写一个示例,但我有一个问题。
Input.txt是:
10 , 4 , #
这是我的密码:
f = open("Input.txt", "r")
text = f.read()
m, n, c = text.split("\n")
m = int(m)
n = int(n)
f. close()
out_text = (c * m + "\n") * n
f = open("Output.txt", "w")
f.write(out_text)
f.clo
我有一个包含字符串的元组和一个字符串列表,如下所示:
test = ('str1',['1', '2'])
for a,b in test:
print(a,b)
我想以一种可以得到('str1','1'),('str1','2')的方式展开打包。
然而,我得到了"ValueError:太多的值来解包(预期的2)“。
如果我打印测试的长度,它是2,所以不确定这里有什么问题。
In [1]: test = {}
In [2]: test["apple"] = "green"
In [3]: test["banana"] = "yellow"
In [4]: test["orange"] = "orange"
In [5]: for fruit, colour in test:
....: print fruit
....:
--------------------------------------------------------
我正在尝试学习如何基于库Statsmodel中的ARIMA模型来预测数据,但是我经常遇到一些问题。目前,我只是试着将我的预测与实际测试模型并列起来,但我无法得到ARIMA模型的结果。
import statsmodels.api as sm
model = sm.tsa.arima.ARIMA(train, order=(4,1,2))
result = model.fit()
result.summary()
step = 10
fc, se, conf = result.forecast(step)
这一切都有效,但最后一步是抛出此错误。
ValueError
n, m = map(int, [1, 2])
will得到了n == 1,m == 2
但是:
n, m, r = map(int, [1, 2]), defaultdict(list)
将提高:
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
这次,n是<map object at ...>,m是defaultdict
我很困惑。
在元组上迭代有困难,如下所示:
t = ('a','b',{'c':'d'})
for a,b,c in t:
print(a,b,c) # ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 1)
for a,b,*c in t:
print(a,b,c) # ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
for a,b,**c in t:
print (a,b,c
所以我在黑客地球上练习,我必须在一条由空间分隔开的单线上接受两个输入。下面的代码是我使用的代码:
x, y = [x for x in input("Enter two value: ").split()]
它应该接受看起来像‘2.5’的输入
它正在返回一个错误:
执行失败
ValueError :没有足够的值来解压(预期的2,got 1)堆栈跟踪:
回溯(最近一次调用):
文件"/tmp/165461120/user_code.py",第13行,在
x,y=x表示输入(“输入两个值:").split()
ValueError:没有足够的值来解包(预期
我想从excel中获取数据,并在python中绘制2D内核密度估计,但是它写着"ValueError:太多的值而无法解压(预期的2)“。怎么修呢?在编码之后:
# libraries
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde
import pandas as pd
# create data
x = pd.read_excel(r'C:\Users\Ezra\Desktop\montex.xlsx')
y = pd.read_excel(r'C:\Users\Ezra\Deskto
def func(a,b,c):
for x,y,z in a,b,c:
pass
func(((1,2),(1,3)),((1,4),(1,5)),(1,2))
我希望x,y,z能得到值(1,2)、(1,4)和1。相反,我得到了一个错误:
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
我从下面的代码中获得了ValueError: too many values to unpack (expected 2):
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = data
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(y_train[:3])
我在这个错误中检查了类似的问题,但没能解决。
📷
我有以下代码,它绘制了KNN算法的嵌套交叉验证与非嵌套交叉验证。 # Number of random trials
NUM_TRIALS = 30
# Load the dataset
X_iris = X.values
y_iris = y
# Set up possible values of parameters to optimize over
p_grid = {"n_neighbors": [1, 5, 10]}
# We will use a Support Vector Classifier with "rbf" kernel
svm
我用我的模型设置了一个tensorflow运行服务,但是当我尝试做一个post请求时,它会返回以下错误(get请求工作):
[nltk_data] Downloading package punkt to /home/viktor/nltk_data...
[nltk_data] Package punkt is already up-to-date!
HBox(children=(FloatProgress(value=1.0, bar_style='info', max=1.0), HTML(value='')))
Truncation was not
当我尝试以下代码时,我一直收到错误消息: too code to unpack (expected 2):too code to unpack(Expected 2):
sheetlist = [df1, df2, df3, df4, df5]
for i, j in sheetlist :
j = i +1
final = i.merge(j, how = "outer", on = "columnname")
final.head()
有人知道如何解决这个问题吗?
下面是完整的回溯
ValueError
在迭代元组时获得以下错误。我不确定我需要应用哪些更改来迭代。任何帮助都将不胜感激。
ValueError:太多的值需要解包(预期为3)
计划:-
def convert_tuple_to_dict(self, tup):
dt = defaultdict(list)
temp_lst = []
for i in range(len(tup)):
if (len(tup[i]) == 2):
for a, b in tup:
dt[a].appe
要在一行中接受多个输入,我知道您可以这样做:
a, b = input().split()
如果用户只输入1,则会遇到一个ValueError:
"ValueError:没有足够的值来解压(预期的2,got 1)“
因此,是否有一种方式允许用户选择写入1或同时写入输入,以便如果用户只有1个输入,变量b将被遗忘或替换为占位符?
每当我运行这段代码时,python都会给我:
ValueError:值不足,无法解包(预期为% 3,实际为% 2)
我正在尝试制作一种可以添加、删除和更改信息的地址簿。我试图更改第20行中的代码,其中有一个for-in循环(这一行实际上是问题的根源),但它没有给出任何结果。
members = {}
class Member:
def __init__(self, name, email, number):
self.name = name
self.email = email
self.number = number
d
我正在使用python编写一个扑克程序,遵循关于Udacity的课程。我正在使用的定义之一是我在本课程中使用的以下定义。
def card_ranks(cards):
"Return a list of the ranks, sorted with higher first."
ranks = ['--23456789TJQKA'.index(r) for r,s in cards]
ranks.sort(reverse=True)
return ranks
这意味着例如cards_ranks(TH,9C,9D,7S)应该返回10,9,9
下面的代码正在抛出一个ValueError:太多的值需要解包
if remote_folder is not None:
for directory_name, files in os.walk(file_path):
for filename in files:
remote_folder.key = os.path.join(
remote_file_path,
directory_name,
我正在尝试修改一个脚本,该脚本在for循环中使用了一对key:value。我必须更改,以便for循环可以接受3个值,而不是只有1个值。不确定如何处理。提前谢谢。我得到了这个错误:
for fileName,readPct,readhPct,writehPct in hpct_file_list.items():
...
ValueError: need more than 2 values to unpack
下面是代码:
hpct_file_list = {'rhpct_50_80_20_tier2': ['80', '50',
我得到了ValueError:在第16行没有足够的值来解包(预期为2,得到了1)。关于我做错了什么有什么提示吗?
Main func()
def main():
i = 1
import os
path = "C:\\State_K-1_Info_Manual\\3-Partner_K-1s\\"
for filename in os.listdir("C:\\State_K-1_Info_Manual\\3-Partner_K-1s\\"):
prefix, num = filename[:-3].split
这就是我想要做的。原始数据集有两列,一列是个人的全名(即贾斯汀·戴维森),另一列是种族(即:英语)。我想训练使用朴素的贝叶斯机器学习方法来预测人们的种族基于名字的特征。为了从名称中提取名称特性,我将全名分解为三个字符的子字符串(即: Justine => jus,ust,sti,.等)。下面是我的代码。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import re
import numpy as np
import nltk
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier as nbc