错误合集

Posted 2023-04-12 liuyujie-zhang

我最开始为什么会搞这些问题，都是因为这个错误：

 

所以我去百度了empty vocabulary； perhaps the documents only contain stop words，但是这个错误真的很难搞，百度了一圈也没搞明白解决办法，真的无语。

所以我开始想会不会是我的cutWords.pickle文件出了问题，于是开始打开文件输出：

我的pickle文件你咋了，昨天明明还好好的，咋变红了，好吓人，去搜了一下：

 

应该是文件太大了，所以我只输出了一个就没问题了：

 

所以pickle文件没有问题。

是不是我不该替换为空格呀，因为下面这个就没有分词且替换为空格，当时我为什么替换呀。

 

 它这里的fit_transform(corpus)中的corpus可以是这种吗，然后我突然想起来我之前看到的逻辑回归的博主好像就是这样写的，我要回去看看。而且vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=preprocess)中的tokenizer=preprocess这个作用是什么啊。

 因为这里要用到mailContent_list，但每次再运行太麻烦了，所以我也把它生成pickle文件了，但是我是pycharm生成的：

 import jieba
 import re
 import os
 import pickle
 
 def getFilePathList2(rootDir):
     filePath_list = []
     for walk in os.walk(rootDir):
         part_filePath_list = [os.path.join(walk[0], file) for file in walk[2]]
         filePath_list.extend(part_filePath_list)
     return filePath_list
 filePath_list = getFilePathList2(\'./trec06c/data\')
 
 mailContent_list = []
 for filePath in filePath_list:
     with open(filePath, errors=\'ignore\') as file:
         file_str = file.read()
         mailContent = file_str.split(\'\\n\\n\', maxsplit=1)[1]
         mailContent_list.append(mailContent)
 mailContent_list = [re.sub(\'\\s+\', \'\', k) for k in mailContent_list]
 mailContent_list = [re.sub("([^\\u4e00-\\u9fa5])", \'\', k) for k in mailContent_list]
 
 with open(\'mailContent_list.pickle\', \'wb\') as file:
     pickle.dump(mailContent_list, file)

现在我要试一下博主的代码，就是没有这句：mailContent_list = [re.sub("([^\\u4e00-\\u9fa5])", \'\', k) for k in mailContent_list]，这时候的输出结果是3241

然后输出看一下这3241个特征词，都是句子，并不是词。

 然后我如果加上了这句：mailContent_list = [re.sub("([^\\u4e00-\\u9fa5])", \'\', k) for k in mailContent_list]，这时候的输出结果是44

 

 然后也输出看一下这44个特征词，如下图，这哪是特征词，明明是句子：

 

 

 还是按我之前的来，嗯。

 总共有7842个特征词，看下能不能输出来特征词。

 可以欸，可是我在pycharm输不出来欸，就是下面这个错误：

 

 

 

 

 

 

 

 

 怀疑人生了，难道刚刚不能运行是假的。

第二天我又试着运行了一下，也是可以运行的。

于是就到了下面这个问题，特征个数不符，即我分完后只有54个词，而predict()中的参数需要7842个词：

 

于是我想到把特征数扩为相同的，就是下面这个代码：

        # 获取两个列表中的相同元素
        common_elements = np.intersect1d(features, cutWords)
        # 创建一个和features长度相同的全0数组
        words = np.zeros_like(features)  
        for element in common_elements:
            # 获取相同元素在features中的下标
            indices = np.where(np.array(features) == element)
            # 将相同元素在words中的下标设为1
            words[indices] = 1  

并且也实现了，没有任何问题，就是[1,0,0...]这种，我想着改成这种形式了应该不会出错了吧，但我用predict时又提示我出错。

就是这个错误：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.但是这个错搜都搜不到。

翻译成中文是应该是二维的数组，但我输入的是一维的。

 

 

 根本不会解决。

 

 

 这个错误到底怎么回事啊。

搜了一下二维数组：

于是我去chatGPT上搜到了解决办法，改完之后又出现了下面这个错误：

ValueError: Shape of passed values is (7842, 1), indices imply (7842, 7842)，然后又胡搞瞎搞，根本不会。

然后我想到之前看过的一篇文章里有介绍怎么对一封邮件分类，于是我去看他的文章。

 

 好像是这一步：

 

 就是将上面扩的列表words改成二维的：words_martrix =pd.DataFrame([words],columns = features)

这样再使用predict函数就不会再出现问题了。下面是使用代码：

 

但是有一个疑问就是我忘记了0和1哪个是正常邮件和垃圾邮件。

于是我print：

 

 

 

 

 与index对比，发现spam垃圾邮件是1：

 

然后这是我的运行结果：

 

 完美！perfect!

 

错误语句合集及整理方法

试用Ｄjiango的时候发现执行mange.py makemigrations 和 migrate是会报错，少位置参数on_delete,查了一下是因为指定外键的方式不对，改一下就ＯＫ了。

 # 英雄出现的书　一对多设计　多方持有一方的外键
    # hbook = models.ForeignKey(BookInfo)
    hbook = models.ForeignKey(‘BookInfo‘, on_delete=models.CASCADE)