ValueError: threshold must be numeric and non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation

最新推荐文章于 2023-10-05 15:38:17 发布
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本文介绍了一个在使用Python2.7和NumPy时遇到的数组输出问题，详细解释了如何通过修改np.set_printoptions(threshold)参数来避免数组截断，确保完整显示所有元素。

使用的是python2.7使得输出数组的时候完全输出
这是由np.set_printoptions(threshold=np.nan)引起的错误，语句改成np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)解决了这个简单的问题，记录一下

ValueError: Unrecognized configuration class ＜class transformers_modules.Qwen-7B-Chat...解决方案
weixin_43178406的博客
08-08 5万+
本文主要介绍了ValueError: Unrecognized configuration class
ValueError: Array must be 2-dimensional for stereo mixer
weixin_40994552的博客
07-06 1057
程序员数学 中有一段播放音频的代码执行出错
【PyTorch】ValueError: can‘t optimize a non-leaf Tensor
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08-10 1611
ValueError: can't optimize a non-leaf Tensor
ValueError: Input data must be 2 dimensional and non empty
Iv_zzy的博客
11-10 6680
背景 在做点击率预估GBDT+LR模型时，使用lightgbm训练时，报错 # create dataset for lightgbm lgb_train = lgb.Dataset(X_train, label = y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, label = y_test) params = { 'task': 'train', 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary',
ValueError: threshold must be non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation
Alocus的博客
12-16 5922
将以下代码 np.set_printoptions(threshold=np.nan) 改为 import sys np.set_printoptions(threshold=sys.inf) 或者 import sys np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
吴恩达深度学习第四周作业二（包括数据集和部分代码）
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吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业
02-07
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业包含第四课，第一周，第二周，第三周，第四周的
ValueError: threshold must be numeric and non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation #1
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问题描述：ValueError: threshold must be numeric and non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation #12987 解决方案： 找到出问题的位置 输入代码 import sys 把 np.set_printoptions(threshold=np.nan) 改为： np.set_printoptions(threshold=np.maxsize) ...
关于TypeError: threshold must be numeric解决办法
YNNSD的博客
11-12 2251
将np.set_printoptions(threshold='nan') 改为： import sys #导入sys包 np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) 运行结果结果为：
Python3使用np.set_printoptions(threshold=np.nan)引发错误解决方法
MasterMiao的博客
06-29 1526
来源：【吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第四周作业 - 人脸识别 关于 np.set_printoptions() np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) 本人是在vscode python3 执行的，出现如下错误： ValueError: threshold must be non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation 根据提示： 先导入 sys 库 import
threshold must be numeric and non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation（吴恩达第四周作业1）
IN year
10-05 226
numpy版本的错误使用。
吴恩达深度学习第四课第四周作业1报错解决
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02-13 1102
运行作业时出现以下报错： ValueError: threshold must be numeric and non-NAN, try sys.maxsize for untruncated representation 主要是因为numpy的版本问题。 解决1： 用numpy 1.15.4和Python 3.5 解决2： 由于对numpy的滥用，所以可以调用sys包，将np.set_prin...
想要按时毕业，这些时间管理误区须避免
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研究生阶段是自主学习的开始，时间管理尤为重要。 时间管理的误区 3年的时间很快就会过去，学校规定的那些“结构性要求”是一环扣一环，哪个环节都不允许拖拉。 时间陷阱 毫无疑问，最致命的影响是时间陷阱。3年似乎是一个很长的时间，从而使预先应有计划的要求不特别明显，我们慢慢吞吞的开始我们的研究工作，这样研究工作的开端几乎总是比我们最初预想的要慢。 苛求完美 不能按时完成论文的第二个常见原因，是研究生生对...
ValueError: frames must be specified for non-seekable files
最新发布
06-16
<think>我们正在解决用户遇到的ValueError异常：在Python中使用soundfile库读取语音文件时抛出错误"ValueError:framesmustbespecifiedfornon-seekablefiles"。根据引用[1]中的信息，这个错误可能是由于依赖的libsndfile库版本问题引起的。具体来说，libsndfile版本1.0.26存在一个bug，导致在读取非可寻址文件（如管道或标准输入）时必须指定帧数。而升级到1.0.27或1.0.28可以解决这个问题。但是，用户可能无法立即升级libsndfile，或者他们可能正在处理一个非可寻址文件（例如从标准输入或管道读取），并且必须在代码中处理这种情况。因此，解决方案有两个方向：1.升级libsndfile库到1.0.27或更高版本（推荐）。2.在代码中，当读取非可寻址文件时，明确指定要读取的帧数（frames）。对于第一个方案，用户需要升级libsndfile。由于引用[1]提到anaconda不包含1.0.27版本，因此用户可能需要通过其他方式安装，比如从源代码编译或使用其他包管理器。对于第二个方案，我们需要修改代码，在调用soundfile.read()时，对于非可寻址文件（例如从标准输入读取），必须指定要读取的帧数。因为非可寻址文件无法随意移动文件指针（即无法通过seek获取文件大小），所以必须明确告诉函数要读取多少帧。示例代码：假设我们有一个文件对象，它可能是从标准输入或管道来的，我们无法使用seek，那么我们可以这样做：importsoundfileassf#假设我们只能从stdin读取，那么我们可以读取固定数量的帧#例如，我们想读取16000帧（假设采样率为16000，则相当于1秒）data,samplerate=sf.read(file,frames=16000)但是，如果我们不知道要读取多少帧，而希望读取整个文件，那么非可寻址文件就无法满足，因为我们无法事先知道文件大小。在这种情况下，如果文件不是特别大，我们可以将整个流读入内存，然后使用BytesIO将其转换为可寻址的文件对象。另一种方法是，如果数据源允许，我们可以先将数据保存到一个临时文件中，然后再用soundfile读取。根据用户的具体场景，我们可以提供不同的建议。因此，在回答中，我们将提供两种解决方案的详细步骤。另外，注意引用[2]是关于Keras导入错误的问题，与当前问题无关，因此我们忽略。最后，按照要求，我们将在回答末尾生成相关问题。回答结构：1.解释错误原因2.提供解决方案一：升级libsndfile3.提供解决方案二：在代码中指定帧数或处理非可寻址文件4.相关问题</think>### ValueError: frames must be specified for non-seekable files 解决方案 #### **错误原因分析** 当使用 Python 的 `soundfile` 库读取音频文件时出现此错误，通常是因为： 1. **文件不可寻址**：尝试读取管道、标准输入或网络流等不支持随机访问的文件（无法通过 `seek()` 定位）。 2. **依赖库问题**：`soundfile` 依赖的底层 C 库 `libsndfile` 存在已知 bug（特别是 1.0.26 版本），无法正确处理非可寻址文件[^1]。 #### **解决方案** ##### ✅ 方案1：升级 libsndfile 库（推荐） 1. **卸载旧版本**： ```bash conda remove libsndfile # 若通过 Anaconda 安装 sudo apt remove libsndfile1 # Ubuntu/Debian ``` 2. **安装新版（≥1.0.27）**： ```bash # 从源码编译安装 wget https://github.com/libsndfile/libsndfile/releases/download/1.2.2/libsndfile-1.2.2.tar.gz tar xvf libsndfile-1.2.2.tar.gz cd libsndfile-1.2.2 ./configure && make && sudo make install ``` > 验证版本：`sndfile-info --version` ##### ✅ 方案2：代码中显式指定帧数 若无法升级库，需在读取时明确指定要读取的帧数： ```python import soundfile as sf # 从标准输入或管道读取时，必须指定帧数 with sf.SoundFile(sys.stdin.buffer, 'r') as f: frames = 1024 # 根据需求调整帧数 data = f.read(frames=frames) ``` > **关键点**：非可寻址文件无法自动获取总帧数，需手动设置 `frames` 参数。 ##### ✅ 方案3：转换为可寻址文件 将数据先读入内存缓冲区： ```python import io import soundfile as sf # 从网络流/管道读取原始数据 raw_data = sys.stdin.buffer.read() # 转换为可寻址的 BytesIO 对象 buffer = io.BytesIO(raw_data) data, samplerate = sf.read(buffer) # 无需指定帧数 ``` #### **预防措施** 1. **检查文件对象属性**： ```python if not hasattr(file_obj, 'seekable') or not file_obj.seekable(): raise ValueError("非可寻址文件需显式指定帧数") ``` 2. **优先使用本地文件**：避免直接读取网络流/管道，除非必要。 ---
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