TypeError: аргумент float () должен быть строкой или числом: cpp - PullRequest
Новая
       14

TypeError: аргумент float () должен быть строкой или числом: cpp

0 голосов
/ 15 декабря 2018

У меня есть файл, содержащий строки строк. Мне нужны данные в формате 2D, поэтому я читаю свой файл, используя следующий код: 

with open("User1.txt", "r") as file:
Data=[line.split() for line in file]

Данные в моем файле имеют следующий формат 

cpp
sh
xrdb
cpp
sh
xrdb
mkpts
env
csh
csh

Я хочу обучить скрытую марковскую модель на этих данных. Поскольку мои данные представлены в формате 2D. Я получаю сообщение об ошибке, что они должны быть в формате с плавающей запятой всякий раз, когда я предоставляю их следующей модели 

model = hmm.GaussianHMM(n_components=2)
model.fit(Train)

Код ошибки приведен ниже: 

ValueErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-23-ac384d51f21d> in <module>()
 1 remodel = hmm.GaussianHMM(n_components=2)
  ----> 2 remodel.fit(Train)

 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/hmmlearn/base.pyc in fit(self, X, 
 lengths)
 422         """
 423         X = check_array(X)
 --> 424         self._init(X, lengths=lengths)
 425         self._check()
 426 

 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/hmmlearn/hmm.pyc in _init(self, X, 
 lengths)
 193             kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=self.n_components,
 194                                     random_state=self.random_state)
 --> 195             kmeans.fit(X)
 196             self.means_ = kmeans.cluster_centers_
 197         if 'c' in self.init_params or not hasattr(self, "covars_"):

 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/cluster/k_means_.pyc in 
 fit(self, X, y, sample_weight)
 969                 tol=self.tol, random_state=random_state, 
 copy_x=self.copy_x,
 970                 n_jobs=self.n_jobs, algorithm=self.algorithm,
 --> 971                 return_n_iter=True)
 972         return self
 973 

 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/cluster/k_means_.pyc in 
 k_means(X, n_clusters, sample_weight, init, precompute_distances, n_init, 
 max_iter, verbose, tol, random_state, copy_x, n_jobs, algorithm, 
 return_n_iter)
 309     order = "C" if copy_x else None
 310     X = check_array(X, accept_sparse='csr', dtype=[np.float64, 
 np.float32],
 --> 311                     order=order, copy=copy_x)
 312     # verify that the number of samples given is larger than k
 313     if _num_samples(X) < n_clusters:

 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.pyc in 
 check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, 
 force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, 
 ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
 525             try:
 526                 warnings.simplefilter('error', ComplexWarning)
 --> 527                 array = np.asarray(array, dtype=dtype, order=order)
 528             except ComplexWarning:
 529                 raise ValueError("Complex data not supported\n"

 /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/numeric.pyc in asarray(a, 
 dtype, order)
 490 
 491     """
 --> 492     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
 493 
 494 

 ValueError: could not convert string to float: cpp

Я пытался преобразовать данные в плавающее с использованием следующих кодов: 

1. Data1=map(float,Data)
2. Data=float(Train)

Но выдает следующую ошибку: 

TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-35-f990bdf7a675> in <module>()
----> 1 Data1=map(float,Train)

TypeError: float() argument must be a string or a number

Может ли кто-нибудь подсказать, что не так с моим кодом?

...