Table of Contents
Uppdaterad
Detta kommer att hjälpa dig om du stöter på ett fel med stor storleksfel. g.Du försökte lägga bort fel datakälla, till exempel ett nummer, i ett intervall. Din dator visar ett ERR: DIMENSION MISMATCH-fel när du försöker använda en operation som refererar till en eller flera innehållslistor eller matriser som inte har exakt samma storlek.
g.
Innan jag ställer en specifik fråga måste jag rapportera att jag otroligt noggrant har läst över 15 på varandra följande diskussioner om denna onlinegemenskap, som var och en av någon anledning innehåller olika rekommendationer, men inte alla de kan vara att jag har rätt.
Okej, till detta kommer jag att rippa texten “Spam min e-post” med all viktig information (ursprungligen i CSV-format) till utbildnings- och certifieringsset med CountVectorizer och dess implementering “Fit_transform” som ett sätt att lägga till en som motsvarar vissa korpus- och meningsräkningsfunktioner. extrahera brev från den. Sedan använde jag MultinomialNB () för att hitta utbildningen skapa och förutsäga uppsättningen av problem. Här måste vara min kod (förenklad):
från sklearn.feature_extraction.text CountVectorizer-värdefrån sklearn.cross_validation import train_test_spliterbjuds av sklearn.naive_bayes Import MultinomialNB# Laddar data# innehåller data i båda innehållet ('text', 'target')spam = pd.read_csv ('spam.csv')spam ['target'] antyder np.where (spam_data ['target'] == 'spam', 1,0)# Dela dataX_train, X_test, y_train, y_test innebär train_test_split (spam_data ['text'], random_state motsvarar 0) spam_data ['target'],# Anpassa ordförrådet och köp ordet ingen harcv = CountVectorizer ()X_traincv motsvarar cv.fit_transform (X_train)X_testcv motsvarar cv.fit_transform (X_test)# lär dig och förutsäg med MultinomialNBclfNB = polynomNB (alfa = 0,1)clfNB.fit (X_traincv, y_train)# för att bra, men om jag förutsäger när X_testcvy_pred är lika med algo.predict (X_testcv)# Python ger ett fel: de efterfrågade storlekarna matchar inte
Från tidigare diskussioner har jag lärt mig att (1) endast använda .transform () för X_test, eller (2) kontrollera varje rad i det ursprungliga skräppostmeddelandet är i strängformat (ja, individer), eller helt enkelt (3) gör ingenting på X_test … Men de måste du ringa på klockan i första hand, och följaktligen gav Python oss alla “size mismatch” bakslag. Efter att ha kämpat i 4 räkningar dukade jag efter för Stackoverflow. Skulle verkligen uppskatta om någon kunde förklara detta för mig. Jag vill bara direkt veta vad som är fel med kampanjnålen och hur man mäter den korrekt.
Är du trött på att din dator går långsamt? Irriterad av frustrerande felmeddelanden? ASR Pro är lösningen för dig! Vårt rekommenderade verktyg kommer snabbt att diagnostisera och reparera Windows-problem samtidigt som systemets prestanda ökar dramatiskt. Så vänta inte längre, ladda ner ASR Pro idag!Uppdaterad
Det här felet uppstår när ditt företag försöker tilldela element för att hjälpa en huvudarray, men storleken på variablerna som individen försöker namnge är inkompatibel med hur den befintliga övermättnaden. Till exempel ger följande kodbit ett fel:
I det här fallet är “A” 2 x 3, vilket är H. radpar och flera kolumner. Vektor “B” har blivit 1×4, 1 rad och 4 kolumner. För det andra försöker pappersinstruktionen att ersätta rad “A” med kortperiodvektor “B” när det inte är möjligt, i stort sett “B” har 4 kolumner och “A” kommer bara tillbaka 3 kolumner. För att tilldela den andra korta perioden “A” kan du använda en 3-kolumnsvektor. För tillfällen
Vad är utan frågor prenumererad tilldelningsdimension som inte matchar?
Det här felet uppstår när du har försökt tilldela väderförhållanden till en nuvarande array, men den totala storleken på detaljerna du försöker tilldela är inkompatibel med den aktuella arrayen. Till exempel ger följande nedskalade kod detta fel: Ämne.
För mer viktig information om indexering i MATLAB, se följande informationssida:
Svar accepterat Det här felet betyder att klienter försöker bestämma en 1×9 vektor till en blob (1×1 storlek) vektorpunkt. Detta beror på att i MATLAB är en bra sträng en vektor av alla tecken: ‘rektangel’ är nästan säkert en 1×9 vektor, men blob (i) är nu 1×1.
The Best Way To Troubleshoot Size Mismatch Errors
De Beste Manier Om Fouten Met Niet-overeenkomende Afmetingen Op Te Lossen
Лучший способ устранить ошибки несоответствия размеров
Najlepszy Sposób Na Rozwiązywanie Problemów Z Niezgodnością Rozmiaru
크기 불일치 오류를 해결하는 가장 좋은 방법
La Mejor Manera De Solucionar Errores De Discrepancia De Tamaño
Il Modo Migliore Per Risolvere Gli Errori Di Mancata Corrispondenza Delle Dimensioni
Der Beste Weg, Um Fehler Bei Der Größenabweichung Zu Beheben
A Melhor Maneira De Solucionar Erros De Incompatibilidade De Tamanho
Le Meilleur Moyen De Résoudre Les Erreurs De Non-concordance De Taille
Related posts:
Hur Du Hjälper Dig Att åtgärda Oväntat Storleksfel På 41,3 I Fack 1
Det Enklaste Verktyget För Att Fixa Windows 98 När Det Finns I Stället För Tillräckligt Med Minne För Att Ladda Systemfiler
Det Enkla Sättet Så Att Det Kommer Att Felsöka Maxima-felsökningsproblem
Steg För Att Felsöka Standardavvikelsen För Det Genomsnittliga Absoluta Felet
