NumPy 数组方法错误修复总结

问题描述

在 FreqAI 训练过程中出现新的错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'replace'

根本原因

ta.BBANDS 函数返回的是 numpy.ndarray 对象，但代码试图调用 .replace() 方法，这是 pandas.Series 的方法。

修复内容

1. 主修复：第307行

文件: /Users/zhangkun/myTestFreqAI/freqtrade/templates/freqaiprimer.py

修改前:

bb_width_ratio = ((bb_upper - bb_lower) / bb_middle * 100).replace([np.inf, -np.inf], 0)

修改后:

bb_width_ratio = pd.Series((bb_upper - bb_lower) / bb_middle * 100, index=dataframe.index)
bb_width_ratio = bb_width_ratio.replace([np.inf, -np.inf], 0)

2. 次修复：第378-379行

问题: np.select 返回 numpy 数组，但使用了 pandas 方法

修改前:

logger.info(f"[{pair}] 📈 分类目标统计: {dict(pd.Series(optimal_length_class).value_counts())}")
logger.info(f"[{pair}] 🎯 最新分类值: {optimal_length_class[-5:]}")

修改后:

optimal_length_series = pd.Series(optimal_length_class)
logger.info(f"[{pair}] 📈 分类目标统计: {dict(optimal_length_series.value_counts())}")
logger.info(f"[{pair}] 🎯 最新分类值: {optimal_length_series.iloc[-5:]}")

修复验证

✅ 将 numpy 数组转换为 pandas Series 以使用 pandas 方法
✅ 保持数据索引一致性
✅ 修复了所有潜在的 numpy 数组方法调用问题

下一步

现在可以重新启动 FreqAI 训练，这次应该能够正确处理数据类型转换。

1.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape