@ant-design_graphs.js?t=1740816393527&v=9458dbd0:17598 Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'ReactCurrentOwner')

时间: 2025-04-19 07:40:02 浏览: 30
### 可能的原因分析 Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'ReactCurrentOwner') 这类错误通常发生在 React 应用程序中,当尝试读取未定义对象的属性时触发。对于 `ant-design-charts` 的使用场景来说,这类问题可能由以下几个方面引起[^1]: - 版本兼容性问题:使用的 `@ant-design/charts` 或其他依赖库版本之间存在不匹配的情况。 - 配置文件设置不当:Webpack、Babel 等构建工具配置有误,导致模块解析失败或环境变量配置不对。 - 缺少必要的 polyfill 支持:某些旧版浏览器缺少对现代 JavaScript 功能的支持。 ### 解决方案建议 #### 1. 检查并更新依赖包版本 确保所安装的所有 npm 包都是最新稳定版,并且相互间保持良好的兼容关系。可以通过执行命令来升级所有过期的依赖项: ```bash npm outdated npm update --save ``` 如果遇到特定版本冲突,则需手动调整 package.json 文件中的版本号以达到最佳适配状态[^2]。 #### 2. 审核 Webpack/Babel 配置 确认项目的 Webpack 和 Babel 配置正确无误,特别是针对 ES6+ 新特性的转换规则是否已开启。例如,在 .babelrc 中应包含如下插件列表: ```json { "presets": ["@babel/preset-env", "@babel/preset-react"], "plugins": [ ["import", { "libraryName": "antd", "style": true }], "@babel/plugin-proposal-class-properties" ] } ``` 此外,还需注意检查是否有遗漏的关键配置选项影响到了正常编译过程[^3]。 #### 3. 添加 Polyfills 支持 为了保证应用能在更广泛的环境中顺利运行,考虑引入 core-js 来提供全面的 ECMAScript 兼容层支持。编辑 webpack.config.js 文件,向 entry 数组内加入 import('core-js/stable'); 行即可实现此目的: ```javascript module.exports = { // ... entry: ['core-js/stable', './src/index.jsx'], }; ``` 通过以上措施可以有效减少因环境差异而导致的各种潜在 bug 出现几率。 #### 4. 使用官方推荐的方式初始化组件 按照 @ant-design/charts 官方文档说明,采用正确的导入方式和 props 设置方法来实例化图表组件。比如创建柱状图时应该这样写: ```jsx import { Column } from '@ant-design/plots'; const DemoColumn = () => { const config = { data, xField: 'type', yField: 'value', label: {}, }; return <Column {...config} />; }; export default DemoColumn; ``` 遵循这些指导原则有助于避免由于非标准做法引发的一系列连锁反应。
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import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np #加载IMDB数据 imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=100) print("训练记录数量:{},标签数量:{}".format(len(train_data),len(train_labels))) print(train_data[0]) #数据标准化 train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,value=0,padding='post',maxlen=256) #text_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,value=0,padding='post',maxlen=256) text_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,value=0,padding='post',maxlen=256) print(train_data[0]) #构建模型 vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1) ]) model.summary() #配置并训练模型 model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy']) x_val = train_data[:10000] partial_x_train = train_data[10000:] y_val = train_labels[:10000] partial_y_train = train_labels[10000:] history = model.fit(partial_x_train,partial_y_train,epochs=1,batch_size=512,validation_data=(x_val,y_val),verbose=1) #测试性能 results = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=2) print(results) #训练过程可视化 history_dict = history.history print(history_dict.keys()) def plot_graphs(history, string): plt.plot(history.history[string]) plt.plot(history.history['val_'+string]) plt.xlabel("Epochs") plt.ylabel(string) plt.legend([string,'val_'+string]) plt.show() plot_graphs(history,"accuracy") plot_graphs(history,"loss")

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