Python TypeError:不支持*：'；PCA&x27；和'；浮动'；

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以下是数据csv的标题：

    Fresh   Milk    Grocery Frozen  Detergents_Paper    Delicatessen
0   12669   9656    7561    214 2674    1338
1   7057    9810    9568    1762    3293    1776
2   6353    8808    7684    2405    3516    7844
3   13265   1196    4221    6404    507 1788
4   22615   5410    7198    3915    1777    5185

我看到的错误是：

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'PCA' and 'float'

代码：

它在抱怨最后一行

数据来自已显示运行良好的csv

PCA.fit（）

tans将模型设置到位并返回

self

，以便可以链接其他模型操作。那么，在

pca_samples = pca.fit(log_data)

pca\u samples

只是对

pca

pca的另一个引用。fit（X[，y]）

只需使用X对模型进行拟合，并返回

自我

，即pca本身

因为您希望使用

pd.DataFrame(np.round(pca_samples, 4), columns = pca_results.index.values))

因此，您应该调用

pca.fit\u transform（）

fit_变换（X[，y]）用X拟合模型，并在X上应用降维

---

请参阅，和

要使您的代码正常工作，请参阅下面的测试代码和您应该更改的行

#TODO: Transform log_samples using the PCA fit above

pca_samples = pca.fit_transform(log_samples)

---

上述代码运行得非常好。

在脚本顶部添加CSV文件的代表部分作为

StringIO

对象，并将其作为示例的一部分加载。请包括堆栈跟踪，以便我们知道问题所在。

rs

是什么？并且不会显示引起错误的

np.log

行。“这个剧本还有其他内容吗？”PaulH我把它添加到了剧本的顶部question@tdelaneyrs指：导入渲染为rs

#TODO: Transform log_samples using the PCA fit above

pca_samples = pca.fit_transform(log_samples)