


Sebab ralat
Mesej ralat ini menunjukkan bahawa apabila menggunakan perpustakaan kiub, tahap penggerudian dalam dimensi tidak konsisten dengan tahap keratan, jadi tahap tersirat tahap seterusnya tidak dapat ditentukan.
Cara menyelesaikan
Untuk menyelesaikan masalah ini, anda harus menyemak sama ada tahap gerudi dan tahap bahagian semasa menggunakan perpustakaan kiub adalah konsisten. Anda mungkin perlu mengubah suai tahap gerudi atau potong dalam kod anda atau tambahkan lebih banyak maklumat untuk menentukan tahap tersirat seterusnya. Jika anda tidak pasti cara melakukannya, rujuk dokumentasi perpustakaan atau perbincangan komuniti.
Contoh Penggunaan
Berikut ialah contoh yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan kiub untuk penggerudian dan keratan. Dalam contoh ini, kami mempunyai kiub "jualan" dengan dimensi "tarikh" dan dimensi "produk".
rreeeeJika dalam contoh ini, aras gerudi dan aras bahagian pada dimensi "tarikh" adalah tidak konsisten, seperti:
from cubes import Workspace # Create a workspace workspace = Workspace() # ReGISter the "sales" cube workspace.register_cube("sales") # Create a new browser browser = workspace.browser("sales") # Drill down on the "date" dimension browser.drilldown("date", ["year", "month"]) # Cut on the "product" dimension browser.cut("product", "product_name", "Product A") # PerfORM the query result = browser.aggregate()
Kemudian anda akan mendapat mesej ralat di atas. Kerana aras gerudi ialah "tahun" dan aras hirisan ialah "bulan". Jika anda perlu memotong data bulan tertentu, anda perlu menelusuri ke peringkat bulan terlebih dahulu.
Atas ialah kandungan terperinci 处理cubes出现报错HierarchyError(\'Hierarki potong %s untuk dimensi %s adalah \'\'berbeza daripada hierarki gerudi %s. \'\'Tidak dapat menentukan tahap seterusnya yang tersirat.\'% (hier, malap, potong_. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini