20220105 Python Debug

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debug  np.array 不支持每个元素字符串使用  +  直接拼合

---> 60 stockListName2= stockListName+ stockListNameNumber

UFuncTypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U4'), dtype('<U4')) -> dtype('<U4')

出错原因：一个小端编码的 unicode 字符串，最多 9 个字符。

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debug   AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'reshape'

属性错误：“DataFrame”对象没有属性“reshape”

解决方法   “DataFrame”对象没有属性“reshape”，但是DataFrame.values有该方法！    

DataFrame.values.reshape(-1, 1)

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/88643276

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debug

iplot 中，坐标轴不按升序排列，而是乱排。原因是传入的数据类型是string，应该是float

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debug 缩小某一列数据

## 开始可行  

for i in range(len(array5)):

    array5[i][5]=array5[i][5].astype(np.float32)/100000

##下面是 报错的代码，说 str没有 astype 属性

for i in range(len(array3)):

array5[i][5]=array5[i][5].astype(np.float32)/100000      ## 没有缩进？？

解决方法：

for i in range(len(data2)):                           

data2[i][5]=float(data2[i][5])/100000        ##  缩放成交量

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两种方法 将字符串转换为 Pandas DataFrame 中的浮点数：

https://www.lsbin.com/7026.html

(1) astype(float)

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].astype(float)

例如：

import pandas as pd

data = {'Product': ['ABC','XYZ'],

          'Price': ['250','270']

        }

df = pd.DataFrame(data)

df['Price'] = df['Price'].astype(float)

(2) to_numeric

df['DataFrame Column'] = pd.to_numeric(df['DataFrame Column'],errors='coerce')

例如：

import pandas as pd

data = {'Product': ['AAA','BBB','CCC','DDD'],

          'Price': ['250','ABC260','270','280XYZ']

        }

df = pd.DataFrame(data)

df['Price'] = pd.to_numeric(df['Price'], errors='coerce')

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debug       TypeError: 'tuple' object is not callable      , tuple对象不能被调用 ！

a.shape是一个turple数据类型，你在后面加“（）”，相当于把a.shape看成了一个函数名，

a.shape()， 报错原因：，相当于调用a.shape函数

a.shape     正确格式

a.shape[ ]   正确格式

报错原因

import numpy as np

a = np.zeros([5,5])

print(a)

print(type(a))

print(a.shape)      《《《《《《《《《《《《《《《《《《《

print(type(a.shape))

#  输出：

[[0. 0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0. 0.]

[0. 0. 0. 0. 0.]]

<class 'numpy.ndarray'>

(5, 5)                   《《《《《《《《《《《《《《《《《《《

<class 'tuple'>

a.shape是一个turple数据类型，你在后面加“（）”，相当于把a.shape看成了一个函数名，a.shape()，相当于调用a.shape函数，因此会报错：tuple对象不能被调用 ！

所以下次再出现这种问题，首先先看看“[ ]” 和“（）”是否用错了，是否误把数据类型当做函数调用。

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debug   TypeError: ‘int‘ object is not iterable

原因是循环中使用的应该是一组数，将

for i in len(A)

改成

for i in range(len(A))

即可

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debug   AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

原来是

x_data = x_data.astype('float32') / 255.0

解决问题使用如下处理方式

x_data = np.array(x_data,dtype=np.float32)/ 255.0

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debug    AttributeError: 'int' object has no attribute 'astype'

原因是python数据和numpy数据类型的问题。

HangQingShrink2 =  HangQingSplit2 

for i in range(len(HangQing12)):

    HangQingShrink2[i][5]=HangQingShrink2[i][5].astype(np.float32)/100000  

#改成

HangQingShrink2 = np.array (HangQingSplit2)

for i in range(len(HangQing12)):

    HangQingShrink2[i][5]=HangQingShrink2[i][5].astype(np.float32)/100000

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debug 在jupyter notebook 中的程序输出和cell输出

print(p.shape) 

##  作为程序输出      (3, 4)

p.shape        

##  作为单元格输出    output[xx](3, 4)

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debug  IndentationError: unexpected indent

##  缩进错误

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debug ValueError: invalid literal for int() with base 10: '

https://www.pythonforbeginners.com/exceptions/valueerror-invalid-literal-for-int-with-base-10#:~:text=1.Python%20%EE%80%80ValueError%3A%20invalid%20literal%20for%20int%20%28%29%20with,the%20%EE%80%80int%EE%80%81%20%28%29%20function%20due%20to%20which%20

Python ValueError: invalid literal for int() with base 10 当 int() 函数的输入包含非0-9的其他字符，包括空格等字符，因此输入无法转换为整数时，会报错

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