Numpy sklearn语法错误，尽管存在工作代码

我在Python 2.7中有以下代码，其目标是使用numpy、pylab和sklearn创建SVM结果的绘图：

import numpy, pylab
from sklearn.svm import SVC

DataTable = numpy.genfromtxt('path/data.csv',delimiter=',',dtype=None)[1:]

DataPoints,TruthValues = (DataTable[:,[1,2] ]).astype(numpy,float), (DataTable[:,0]=='1')

TrainedSVC = SVC(C = 100, kernel = 'linear').fit(DataPoints,TruthValues)

x_max,y_max,x_min,y_min = DataPoints[:, 0].max(),DataPoints[:, 1].max(),DataPoints[:, 0].min(),DataPoints[:, 1].min()

xx, yy = numpy.meshgrid(numpy.arange(x_min, x_max, (int(x_max)-int(x_min)/200.0), numpy.arange(y_min, y_max, (int(y_max)-int(y_min)/200.0))

GridEvaluation = TrainedSVC.predict(numpy.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]).reshape(xx.shape)

pylab.pcolormesh(xx, yy, GridEvaluation, alpha=0.1)
pylab.scatter(DataPoints[:, 0], DataPoints[:, 1], c=TruthValues)
pylab.xlabel('crp');pylab.ylabel('income');pylab.show()

代码最初发布在上，这很好地解释了代码的每个部分。我基本上保留了示例代码中的所有内容，但仍然在

GridEvaluation=TrainedSVC.predict（numpy.c_u2;[xx.ravel（），yy.ravel（）]）行中出现语法错误。重塑（xx.shape）

让我困惑的是，尽管上面的博文中出现的这一行是逐字复制的，但这个错误并没有出现在上面的博文中。如果有用的话，我将使用Python的Anaconda发行版和Spyder IDE

更新：考虑到以下答案后，我现在得到了答复：

TypeError:-：“str”和“str”的操作数类型不受支持。

在线：

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xx，yy=numpy.meshgrid（numpy.arange（int（x_min），int（x_max），（int（x_max）-int（x_min）/200.0）），numpy.arange（y_min，y_max，（int（y_max）-int（y_min）/200.0））

我认为您在上面的行中转换为int时遗漏了一些括号

xx, yy = numpy.meshgrid(numpy.arange(x_min, x_max, (int(x_max)-int(x_min)/200.0)), numpy.arange(y_min, y_max, (int(y_max)-int(y_min)/200.0)))

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不幸的是，在进行更改时，我收到错误TypeError:不支持的操作数类型-：'str'和'str'您的输入数据是什么？类型错误是否在已更正的代码行上？如果是这样的话，看起来您是在读取字符串而不是数值。也许检查一下你的输入文件是的，那在正确的代码行上。关于输入文件，您可能是对的，让我来确认一下。更新：除标题外，所有值均为数字。