关于TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'float'如何处理

Question

def plot_results_multiple(predicted_data, true_data, prediction_len):
    fig = plt.figure(facecolor='white')
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(true_data, label='True Data')
    plt.legend()
    for i, data in enumerate(predicted_data):
        padding = [None for p in range(i * prediction_len)]
        plt.plot(padding + data, label='Prediction')
    plt.show()

遇到的问题

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'float'

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在提供的代码中，错误提示表明在执行padding + data操作时，遇到了一个NoneType对象与浮点数相加的情况。这是因为padding是一个全为None值的列表，而你在尝试将这个列表与data（一个包含实际数据的列表）拼接起来。

要解决这个问题，你需要确保padding列表中的元素是可与data中的元素相加的类型。在这种情况下，由于data中的元素是浮点数，我们需要将padding列表中的元素改为0而不是None。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_results_multiple(predicted_data, true_data, prediction_len):
    fig = plt.figure(facecolor='white')
    ax = fig.add_subplot(111)
    
    # 修改 padding 为全零列表，以便与 data 进行拼接
    padding = [0.0 for _ in range(i * prediction_len)] 

    ax.plot(true_data, label='True Data')
    plt.legend()

    for i, data in enumerate(predicted_data):
        # 使用修改后的 padding
        plt.plot(padding + data, label=f'Prediction {i+1}')
        
    plt.show()

这段代码会创建一个全零的padding列表，并根据索引i动态调整其长度。然后，它将这个列表与每个预测数据data拼接在一起，这样就不会再发生TypeError了。同时，为了使图例更具描述性，我将标签更改为f'Prediction {i+1}'。如果你有多个预测数据，这将会显示为Prediction 1, Prediction 2, 等等。