Блог

Я запускаю определенный код модели прогнозирования стока и получаю следующую ошибку.

Я привел ниже код.

 #import libraries
import streamlit as st
import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from keras import optimizers
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.layers import Dense, LSTM
from keras.models import Sequential
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
plt.style.use('fivethirtyeight')

# Get price for next days:
# Get the last timestep days closing price
new_df = stock_data.filter(['Open', 'High', 'Low', 'Close'])
last_timestep_days = new_df[-time_step:].values
pred_price = np.array([])
for day in range(1, 6):
     if day != 1:
          last_day_predicted_data = np.array(
             [round(pred_price[0][0], 2), round(pred_price[0][1], 2), round(pred_price[0][2], 2),
              round(pred_price[0][3], 2)])
         last_timestep_days = np.concatenate((last_timestep_days,   [last_day_predicted_data]))
         last_timestep_days = np.delete(last_timestep_days, 0,
                               axis=0)  # to remove the first row after adding lastest day predicted data
 

Это ошибка, которую я получаю:

     IndexError                                Traceback (most recent call last)
    <ipython-input-42-3623c27dcfbb> in <module>
       7     if day != 1:
       8         last_day_predicted_data = np.array(
 ----> 9             [round(pred_price[0][0], 2), round(pred_price[0][1], 2),  round(pred_price[0][2], 2),
      10              round(pred_price[0][3], 2)])
      11         last_timestep_days = np.concatenate((last_timestep_days,  [last_day_predicted_data]))

      IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0
 

Есть ли в любом случае способ устранить эту ошибку? Я поделюсь дополнительной информацией о зависимостях, если потребуется.

pred_price является пустым np.array , поэтому попытка проиндексировать его, как вы сделали в строке 9 ( « pred_price[0] » ), приведет к ошибке. Сначала в массиве должно быть что-то.