我想使用內(nèi)核密度進(jìn)行模擬觀察，但我有以下錯(cuò)誤類型：TypeError：不支持的操作數(shù)類型為 +：'float' 和 'NoneType'如何解決？這是我使用的代碼：    from matplotlib.pyplot import *    from math import *    from array import *    import numpy as np     from numpy.random import *    from scipy.misc import *    from scipy.stats import *    from scipy import *    from random import *    N=1000    n=30    lamb=0.5    X=lamb*tan(pi*(np.reshape(rand(n,1),n)-0.5)) #loi de Cauchy      x=1    alpha=0.45    def k_gaussien(x):        sigma=1        if(sigma<=0):            return((1/(sigma*sqrt(2*pi)))*exp(-(x**2/(2*sigma**2))))    def h(n,alpha):        for i in range(1,n):               return (i**(1-alpha))    def f_PR(x,X,alpha):        global F;        F = ones((n,1))        h_n = h(n,alpha)        for k in range(2,n):            for i in  range(1,k):                F[k] = F[k-1] + k_gaussien((x-X[i])*i**alpha)            F[k] = F[k-1] * h_n        return F    # Almost sure convergence f_n(x)--> f(x) ps    figure(figsize=(20,10))    fPR=f_PR(x,X,alpha)    T=linspace(1,n,n);    plot(cumsum(fPR)/T)    plot(T,(1/pi)*(lamb/(lamb**2 + y**2))*linspace(1,1,N),"r--",lw=3)#with Cauchy density    grid(True)    title("convergence presque sure",fontsize=20,color="blue")    #Convergence in mean N(0,e2f(x))    hist(fPR,bins=linspace(-10,10,50),normed=True)    y=linspace(-10,10,100);    v=(1/pi)*(lamb/(lamb**2 + y**2))    plot(y,(1/sqrt(2*pi)*v)*exp ((-(y*y)/(2*v**2)))*linspace(1,1,n),'r--') #with cauchy density    title("convergence asymptotique", fontsize=20,color="blue")TypeError Traceback（最近一次調(diào)用最后一次）<ipython-input-76-13bc86608417> in <module>()         38 # Almost sure convergence f_n(x)--> f(x) ps         39 figure(figsize=(20,10))    ---> 40 fPR=f_PR(x,X,alpha)         41 T=linspace(1,n,n);         42 plot(cumsum(fPR)/T)類型錯(cuò)誤：不支持 + 的操作數(shù)類型：'float' 和 'NoneType'