您的位置:

为什么ArgumentError("Unknown cut type %s" % type(cut)),怎么解决

  发布时间:2025-04-15 23:10:44
cubes库中出现ArgumentError("Unknown cut type %s" % type(cut))是因为传入了未知的切片类型,开发者应该按照文档正确使用支持的切片类型来避免错误。解决方案包括确认支持的切片类型、传入合适的参数、修改代码以及参考开源社区讨论。示例代码展示了正确使用cubes库的方法。

问题原因

cubes出现ArgumentError("Unknown cut type %s" % type(cut))的原因是因为在执行cubes库中的特定函数时,传入了一个未知的切片(cut)类型。该错误表明程序无法识别或处理传入的切片类型。通常是因为开发者使用了不受支持的切片类型导致的。在cubes库中,切片(cut)用于对数据进行筛选和过滤。 为了解决这个问题,开发者需要确保传入的切片类型是cubes库支持的类型,比如等于(Equals)、范围(Range)等。开发者应该仔细查看cubes库的文档,了解支持的切片类型,并根据文档正确使用这些类型来避免出现未知切片类型的错误。 以下是一个示例,展示了如何正确使用cubes库中的切片类型:


from cubes import Workspace

workspace = Workspace()
browser = workspace.browser("my_cube")

# 正确的切片类型示例:等于(Equals)
cut = workspace.point_cut("dimension_name", ["value1", "value2"])
result = browser.aggregate(cut=cut)

# 错误的切片类型示例:未知类型
cut = workspace.range_cut("dimension_name", ["value1", "value2"])  # 这里使用了一个未知的切片类型
result = browser.aggregate(cut=cut)

通过使用文档中列出的支持的切片类型,开发者可以避免出现"Unknown cut type"错误,并正确地对数据进行筛选和过滤。

解决方案

ArgumentError("Unknown cut type %s" % type(cut)) 错误可能是因为传入了cubes库中不支持的切割类型参数。要解决这个问题,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,查看文档或源代码,确认支持的切割类型参数有哪些,以便了解正确的选项。 2. 确保传入的切割类型参数在支持的范围内,如果不确定,可以尝试使用已知的合法值来排除参数错误导致的问题。 3. 如果传入的参数是不正确的切割类型,需要修改代码,将合适的切割类型参数传入函数或方法。 4. 可以考虑使用默认的切割类型参数,以避免传入错误的参数导致的问题。 5. 如果以上方法都无法解决问题,可以尝试参考开源社区的讨论或提交 issue 给开发者,寻求更多帮助和建议。 正确的使用示例代码如下:


from cubes import Workspace

workspace = Workspace()
workspace.import_model("model.json")

browser = workspace.browser("cubes_dataset")

result = browser.aggregate(drilldown=["dim1"], cuts=[("dim2", "value")])

通过以上步骤和示例代码,可以更好地解决 ArgumentTypeError("Unknown cut type %s" % type(cut)) 错误。

具体例子

ArgumentError("Unknown cut type %s" % type(cut)) 错误是由于在使用 cubes 库时传入了不支持的切割类型导致的。为了正确使用 cubes 库,需要确保传入的切割类型是 cubes 库支持的类型。下面是一个示例,展示了如何正确使用 cubes 库并避免出现 ArgumentError 错误:


from cubes import Workspace, Cell, PointCut

# 创建 cubes 的 Workspace
workspace = Workspace()

# 获取 cubes 模型
model = workspace.get_model("your_model_name")

# 创建一个 cell
cell = Cell(cube=model.cube, cuts=[PointCut("date", ["2022-01-01", "2022-01-02"])])

# 查询 cell 的数据
result = workspace.aggregate(cell)
print(result.summary)

在上面的示例中,我们首先创建了一个 cubes 的 Workspace,并获取了指定名称的模型。然后,我们创建了一个包含时间茏的切片的 cell,并使用 Workspace 的 aggregate 方法来查询该 cell 的数据。最后,我们将结果打印出来。 通过以上示例,我们可以正确使用 cubes 库,并避免出现 ArgumentError("Unknown cut type %s" % type(cut)) 错误。