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Il contenuto di questo articolo ti aiuterà se riscontri un errore di mancata corrispondenza delle specifiche. G.Hai provato a memorizzare, vedi, l’origine dati sbagliata, come un array, attorno a un intervallo. Il computer visualizza un errore ERR: DIMENSION MISMATCH quando si tenta di implementare un’operazione meravigliosa che fa riferimento a uno o più elenchi di prospetti di informazioni o matrici che non sono esattamente della stessa dimensione.
G.
Prima di chiedere questa esitazione, devo segnalare che ho esaminato attentamente oltre 15 discussioni consecutive su questo forum, quasi ognuna delle quali per qualche motivo contiene principi diversi, ma non tutte loro possono dimostrare il fatto che ho ragione.
Ok, per questo dividerò tutto il testo “Spam my email” con tutte le cifre (originariamente in formato CSV) in formazione e valutazione con CountVectorizer e la sua implementazione ” Fit_transform” per portarne uno corrispondente ad alcune funzioni di corpus e di conteggio delle parole. estrarre lettere da esso. Poi ho somministrato MultinomialNB() per trovare il training set e anche prevedere il set di problemi. Ecco il piccolo codice (semplificato):
da sklearn.feature_extraction.text Valore CountVectorizerda sklearn.cross_validation import train_test_splitofferto da sklearn.naive_bayes Import MultinomialNB# Caricamento dati# contiene dati in entrambe le colonne ("testo", "destinazione")lo spam è uguale a pd.read_csv ('spam.csv')spam ['target'] implica np.where (spam_data ['target'] == 'spam', 1,0)# Condividi i datiX_train, X_test, y_train, y_test che significa che train_test_split (spam_data ['text'], random_state = 0) spam_data ['target'],# Personalizza il vocabolario e acquista funzionalità basate su parolecv = ContaVectorizer ()X_traincv corrisponde a cv.fit_transform (X_train)X_testcv significa cv.fit_transform (X_test)# impara e prevedi con MultinomialNBclfNB significa polinomioNB (alpha = 0.1)clfNB.fit (X_traincv, y_train)# così superbo, ma se prevedo quando X_testcvy_pred è uguale a algo.predict (X_testcv)# Python genera un errore: le forme suggerite non corrispondono
Da discussioni precedenti, ho imparato a (1) utilizzare rigorosamente .transform() per X_test o (2) rendere sicura ogni riga del messaggio di spam originale è ora in formato stringa (sì, individui), o (3) non farebbe nulla su X_test … Ma in primo luogo non hanno suonato il campanello e Python ci ha fornito tutti gli errori di “mancata corrispondenza delle dimensioni”. Dopo aver lottato per 4 conteggi, ho ceduto a Stackoverflow. Apprezzerei davvero se qualcuno potesse parlarmene. Voglio solo riconoscere cosa c’è di sbagliato nel codice promozionale e come misurarlo correttamente.
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< /a> Questo errore si verifica quando si vanno ad assegnare elementi per aiutare una variazione esistente, ma la dimensione delle variabili che si è provato a nominare è incompatibile con la sovrasaturazione in corso. Ad esempio, il seguente frammento di codice genera un errore:
In questo caso, “A” dovrebbe essere 2 x 3, ovvero H. 2 righe e più colonne. Il vettore “B” è 1×4, prima riga e 4 colonne. In secondo luogo, l’esercizio cartaceo cerca di sostituire la riga “A” con il vettore di breve periodo “B” quando ciò non è possibile, generalmente “B” ha 4 colonne e “A” restituisce solo molte colonne. Per assegnare la seconda riga “A”, la tua famiglia può utilizzare un vettore a 3 colonne. Per situazione
Che cos’è la mancata corrispondenza delle dimensioni del lavoro in pedice?
Questo errore si verifica quando stai cercando di assegnare le condizioni meteorologiche a una miscela esistente, ma la dimensione totale delle variabili che stiamo cercando di assegnare è incompatibile con il nostro array attuale. Ad esempio, il seguente codice di computer di piccole dimensioni genera questo errore: Oggetto.
Per ulteriori informazioni sull’indicizzazione in MATLAB, vedere il seguente articolo di documentazione:
Cos’è sarà la mancata corrispondenza della dimensione dell’assegnazione in pedice in Matlab?
Risposta accettata Questo errore indica che i client stanno tentando di assegnare il proprio vettore 1×9 a un punto del vettore BLOB (dimensione 1×1). Questo perché in MATLAB un franchising è un vettore di tutti i caratteri: “rettangolo” è un vettore 1×9, ma il blob (i) è spesso 1×1.
The Best Way To Troubleshoot Size Mismatch Errors
De Beste Manier Om Fouten Met Niet-overeenkomende Afmetingen Op Te Lossen
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