GridManager Error: response.totals undefined,please check totalsKey

本文解决GridManager中出现的response.totalsundefined错误,通常由totalsKey配置不当引起。通过正确设置totalsKey或使用responseHandler可避免此问题。

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在使用GridManager的时候,有时会出现以下错误:

GridManager Error: response.totals undefined,please check totalsKey

解决方法
这个错误是由于的返回的数据中未找到totals字段,并提示检查配置项totalsKey

如果totalsKey与接口返回字段不匹配,那么组件通过totalsKey获取到的将是undefined

比如接口返回格式如下:

{
	list: [
	{name:'baukh', age: 11},
	{name:'baukh2', age: 22}
	],
	sum: 2
}

由于totalsKey默认值为totals,当接口返回的总条数字段为sum时就需要在初始化时添加配置项: totalsKey: 'sum'

详情可参考API - totalsKey

如果当前未配置totalsKey: 'sum',将会报出GridManager Error: response.totals undefined,please check totalsKey错误。

除此之外配置项responseHandler也可以处理该问题,但responseHandler一般用于处理更为复杂的情况。

详情可参考API - responseHandler

import numpy as np class NaiveBayesClassifier(object): def __init__(self): ''' self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率 例如,{0:0.333, 1:0.667}表示数据中类别0出现的概率为0.333,类别1的概率为0.667 ''' self.label_prob = {} ''' self.condition_prob表示每种类别确定的条件下各个特征出现的概率 例如训练数据集中的特征为 [[2, 1, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 2], [2, 1, 2], [1, 2, 3]] 标签为[1, 0, 1, 0, 1] 那么当标签为0时第0列的值为1的概率为0.5,值为2的概率为0.5; 当标签为0时第1列的值为1的概率为0.5,值为2的概率为0.5; 当标签为0时第2列的值为1的概率为0,值为2的概率为1,值为3的概率为0; 当标签为1时第0列的值为1的概率为0.333,值为2的概率为0.666; 当标签为1时第1列的值为1的概率为0.333,值为2的概率为0.666; 当标签为1时第2列的值为1的概率为0.333,值为2的概率为0.333,值为3的概率为0.333; 因此self.label_prob的值如下: { 0:{ 0:{ 1:0.5 2:0.5 } 1:{ 1:0.5 2:0.5 } 2:{ 1:0 2:1 3:0 } } 1: { 0:{ 1:0.333 2:0.666 } 1:{ 1:0.333 2:0.666 } 2:{ 1:0.333 2:0.333 3:0.333 } } } ''' self.condition_prob = {} def fit(self, feature, label): ''' 对模型进行训练,需要将各种概率分别保存在self.label_prob和self.condition_prob中 :param feature: 训练数据集所有特征组成的ndarray :param label:训练数据集中所有标签组成的ndarray :return: 无返回 ''' #********* Begin *********# #********* End *********# def predict(self, feature): ''' 对数据进行预测,返回预测结果 :param feature:测试数据集所有特征组成的ndarray :ret
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03-25
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