Python 主要故障排除 [41-60]
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41。导入错误：无法导入名称“mnist.data_utils”
⑴ 问题情况：
受保护_0
⑵ 方案一：下载【MNIST数据】(https://github.com/JB243/nate9389/blob/main/Python/MNISTdata.hdf5?raw=true)并执行代码如下：
受保护_1
⑶ 解决方案2：使用tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()。
受保护_2
**42。类型错误：无法将序列乘以“float”类型的非 int **
⑴ (语法) 原因1. 在只能与整数相乘的情况下尝试将浮点值相乘。
受保护_3
⑵ (语法) 原因2. 当数字与字符串类型的变量相乘时（例如’612’）：此时，字符串类型的变量必须转换为int或float。
⑶（语法）原因 3. 随着 Space Ranger 更新，它生成 tissue_positions.csv 而不是 tissue_positions_list.csv，并且这个新文件包含不正确的标头（见下文）。查看 AnnData 对象时会发生错误，该对象已使用 scanpy.read_visium 加载，但未通过 scanpy.pl.spatial 进行更新以反映此更改。
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①（语法）解决方案：将
tissue_positions.csv重命名为tissue_positions_list.csv并删除标头，就像以前的版本一样。
43。 UnicodeDecodeError：“utf-8”编解码器无法解码位置 991 中的字节 0xdf：无效的连续字节
⑴ 问题情况： 问题是由于使用data = pandas.read_csv('example.csv', index_col=0)而产生的。
① 怀疑.csv 文件中的α、β 等字符导致问题。
⑵ 解决办法：使用data = pandas.read_csv('example.csv', index_col=0, encoding='ISO-8859-1')。
44。服务器连接错误：无法建立与 Jupyter 服务器的连接。 JupyterLab 将继续尝试重新连接。检查您的网络连接或 Jupyter 服务器配置。
⑴ 问题情况： Jupyter Lab 和 Jupyter Notebook 都出现同样的问题。
⑵ 解决方案1： 可能是管道破裂的问题，在这种情况下请按照此处提供的解决方案进行操作。
① 断管问题可能与国家安全政策的网络配置有关。
② 使用VPN等措施可以避免用户出现断管问题。
⑶ 解决方案2： 如果执行时间较长，可能是服务器无响应而故意断开连接。在这种情况下，定期在启动 jupyter Notebook/jupyter lab 的终端或 Anaconda 提示符中按 Enter 可以解决无响应和连接错误的问题。
45。没有名为“google.protobuf”的模块
⑴ 问题情况：
⑵ 解决方案： 使用conda install protobuf安装。
46。错误：OpenCV(4.6.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: 错误：(-215:断言失败) !_src.empty() 在函数“cvtColor”
⑴ 问题情况： 当尝试使用OpenCV读取图像文件，但该图像文件不存在时，会出现此错误。
47。运行时错误：CUDA 错误：内存不足
⑴ 问题情况： 当GPU使用率超过限制时出现。
⑵ 解决方案：修改命令以使用特定GPU，例如将python app.py更改为CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python app.py等指定GPU使用的命令。
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48。运行时错误：CUDA 错误：没有可在设备上执行的内核映像
⑴ 问题情况： 当 PyTorch 或 torchvision 版本与系统条件不匹配时出现，例如 CUDA 版本。
① 例如，RTX3090 应使用 CUDA11 或更高版本。> ② 相关错误日志 ： 当前 PyTorch 安装支持 CUDA 功能 sm_37 sm_50 sm_60 sm_70。如果您想将 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 与 PyTorch 一起使用，请查看说明。
⑵ 解决方案： 安装与系统匹配的正确PyTorch和torchvision版本，如此处所述。
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49。导入错误：无法从“dash”导入名称“ctx”
⑴ 问题情况：
⑵ 解决方案： 将dash包升级到2.9.3版本（或更高版本，截至作者参考）。
50。 AttributeError：“Flask”对象没有属性“before_first_request”
⑴ 问题情况：
⑵ 解决方案： 将dash包升级到2.9.3版本（或更高版本，截至作者参考）。
51。 ImportError：无法从“werkzeug”导入名称“cached_property”
⑴ 问题情况：
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⑵ 解决方案： 将 Werkzeug 降级到 1.0 或更早版本。
52。类型错误：需要 str、bytes 或 os.PathLike 对象，而不是 numpy.ndarray
⑴ 问题情况： 将 gseapy.enrichr 与数组输入一起使用时会出现问题。
⑵ 原因： 您需要提供一个列表而不是 numpy.ndarray 作为输入。
⑶ 解决方案： 使用numpy.ndarray.tolist(ar) 或ar.tolist() 作为输入。
53。 OSError：wkhtmltopdf 退出并显示非零代码 1。错误：qt.qpa.screen：QXcbConnection：无法连接到显示器无法连接到任何 X 显示器。
⑴ 问题情况：
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⑵ 解决方案： 请参考此Stack Overflow 帖子 中的讨论。
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⑶ 参考
54。 FileNotFoundError: [Errno 2] 没有这样的文件或目录: ‘Xvfb’
⑴ 解决方案1： 安装Xvfb包（参考）。
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⑵ 解决方案2：避免使用pyvirtualdisplay。
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55。类型错误：import_Optional_dependency() 得到意外的关键字参数“错误”
⑴ 解决方案： 使用pip install pandas --upgrade升级pandas。
⑵ 参考
56。 bash：java：找不到命令
⑴ 解决方案： 按照此处概述的步骤进行操作。
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57。错误：加载主类 picard.cmdline.PicardCommandLine java.lang.UnsupportedClassVersionError 时发生 LinkageError：picard/cmdline/PicardCommandLine 已由较新版本的 Java 运行时（类文件版本 61.0）编译，此版本的 Java 运行时仅识别最高 55.0 的类文件版本
⑴ 问题情况： picard 和 Java 运行时版本不匹配。
⑵ 解决方案： 将 picard 降级到与安装的 Java 运行时兼容的版本。
58。 +[NSUndoManager _endTopLevelGroupings] 中的断言失败，NSUndoManager.m:1117
⑴ 问题情况： 当多个 Python 线程尝试同时访问 macOS GUI 时，潜在的线程安全冲突。
⑵ 方案一： 在Linux环境中运行，而不是在macOS环境中运行。
⑶ 解决方案 2: 禁用可能导致该问题的 Web 服务器的交互模式。
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#### 59。 ImportError：无法从“pandas”导入名称“Int64Index”
⑴ 解决办法：重新安装pandas和xgboost（参考）。
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60。 E：无法找到包树
⑴ 解决方案：
受保护_15
输入： 2023-01-28 02:15
修改： 2023-07-28 17:22