% 创建一些数据 data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 将数据写入 Excel 文件 filename = 'output.xlsx'; sheet = 'sheet1'; xlswrite(filename, data, sheet,'A1:C3');报索引超出维度

时间: 2024-01-09 14:04:29 浏览: 112
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Matlab to csv：将matlab输入数据写入.csv文件，供weka使用-matlab开发

这个错误可能是由于 `xlswrite()` 函数中的参数不正确导致的。请确保传递给函数的参数与 Excel 文件的结构匹配。在您的代码中，第三个参数 'A1:C3' 是指将数据写入 Excel 文件中的单元格范围，但是您的数据矩阵大小是 3x3，因此应该将范围更改为 'A1:C3'。 正确的代码如下所示： ``` data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; filename = 'output.xlsx'; sheet = 'sheet1'; xlswrite(filename, data, sheet, 'A1:C3'); ``` 如果您仍然遇到问题，请确保您已经安装了 Microsoft Excel，并且在 MATLAB 中正确配置了 COM 服务器。
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% 创建一些数据data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];% 将数据写入 Excel 文件filename = 'output.xlsx';sheet = 1;xlswrite(filename, data, sheet);报索引超出维度

这个问题可能是因为 xlswrite 函数的第二个参数 data 是一个 3x3 ...这样就可以将数据写入 Excel 文件中名为 "Sheet1" 的工作表了。如果你想要将数据写入其他工作表，可以将 sheet 参数修改为相应的工作表名称。

% 创建一些数据 data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 将数据写入 Excel 文件 filename = 'output.xlsx'; sheet = 'sheet1'; xlswrite(filename, data, sheet);报索引超出维度

在MATLAB中，xlswrite函数的第一个输入参数应该是字符串类型的文件名，而不是矩阵类型的数据。因此，在使用xlswrite函数时，请确保将文件名指定为...这将在Excel文件的“sheet1”工作表的单元格A1到C3中写入您的数据。

rom osgeo import gdal import copy import numpy as np from PIL import Image from tqdm import tqdm # read image def readTif(fileName): dataset = gdal.Open(fileName) if dataset == None: print(fileName + "文件无法打开") width = dataset.RasterXSize # 栅格矩阵的列数 height = dataset.RasterYSize # 栅格矩阵的行数 data = dataset.ReadAsArray(0, 0, width, height) return data, dataset # 保存tif文件函数 def writeTiff(im_data, im_geotrans, im_proj, path): if 'int8' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_Byte elif 'int16' in im_data.dtype.name: datatype = gdal.GDT_UInt16 else: datatype = gdal.GDT_Float32 if len(im_data.shape) == 3: im_bands, im_height, im_width = im_data.shape elif len(im_data.shape) == 2: im_data = np.array([im_data]) im_bands, im_height, im_width = im_data.shape # 创建文件 driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") dataset = driver.Create(path, int(im_width), int(im_height), int(im_bands), datatype) if (dataset != None): dataset.SetGeoTransform(im_geotrans) # 写入仿射变换参数 dataset.SetProjection(im_proj) # 写入投影 for i in range(im_bands): dataset.GetRasterBand(i + 1).WriteArray(im_data[i]) del dataset

你可以使用 Lua 的 io 库来读取和写入文件。以下是一个简单的 Lua 脚本，可以将 lvmvm 文件转换为 txt 文件： lua -- 打开 lvmvm 文件 local f = io.open("input.lvmvm", "rb") -- 读取文件内容 local content ...

解读下这段代码 # 将数据写入csv文件 filename = 'output_{}_{}.csv'.format(step, variable) with open(filename, 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(data)

这段代码是将数据写入一个csv文件。具体解释如下： - 第一句代码定义了一个文件名变量filename，这个文件名是通过使用format()方法将step和variable两个变量的值插入到字符串中得到的。这个文件名的格式是...

import os import numpy as np from osgeo import gdal input_folder = 'G:/xianlinhotel/xlh632envi' output_folder = "G:/xianlinhotel/xlh_nir_rg_632envicai" target_width = 1230 target_height = 910 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".tif"): tif_path = os.path.join(input_folder, filename) tif_dataset = gdal.Open(tif_path) if tif_dataset is not None and tif_dataset.RasterXSize == 1280 and tif_dataset.RasterYSize == 960: data = tif_dataset.ReadAsArray() x_offset = (tif_dataset.RasterXSize - target_width) // 2 y_offset = (tif_dataset.RasterYSize - target_height) // 2 new_data = data[:, y_offset:y_offset+target_height, x_offset:x_offset+target_width] output_path = os.path.join(output_folder, filename) driver = gdal.GetDriverByName("GTiff") new_dataset = driver.Create(output_path, target_width, target_height, tif_dataset.RasterCount, tif_dataset.GetRasterBand(1).DataType) geotransform = tif_dataset.GetGeoTransform() new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset.SetGeoTransform(new_geotransform) new_dataset.SetProjection(tif_dataset.GetProjection()) for i in range(1, tif_dataset.RasterCount + 1): new_dataset.GetRasterBand(i).WriteArray(new_data[i - 1]) new_dataset = None # 关闭数据集以保存文件和释放资源 print(f"Saved {filename} to {output_path}") else: print(f"{filename} has invalid size or is not a TIFF file.") tif_dataset = None # 关闭数据集以释放资源 详细解释

new_geotransform = (geotransform[0] + x_offset * geotransform[1], geotransform[1], geotransform[2], geotransform[3] + y_offset * geotransform[5], geotransform[4], geotransform[5]) new_dataset....

修改代码错误：import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

修改后的代码与原来的代码不同之处在于，我们使用 pd.ExcelWriter 函数来创建一个 Excel 文件写入器，并将拼接后的结果写入到这个文件中。在写入数据之前，我们需要先调用 writer.book 属性来获取文件对象，然后...

import os import pydicom from PIL import Image # 将某个 IMA 文件转换为 PNG 格式并保存 def save_as_png(ds, png_path): # 将 IMA 像素数据转换为图像 pixel_data = ds.pixel_array image = Image.fromarray(pixel_data) image = image.convert('L') # 灰度化 # 保存为 PNG 格式 image.save(png_path) # 定义输入和输出目录 input_dir = './data' output_dir = './output' # 遍历每个子目录 for subdir in os.listdir(input_dir): subdir_path = os.path.join(input_dir, subdir) if not os.path.isdir(subdir_path): continue print(f'Processing {subdir}') # 在输出目录中创建相同的子目录 out_subdir_path = os.path.join(output_dir, subdir) os.makedirs(out_subdir_path, exist_ok=True) # 遍历 full_3mm 和 quarter_3mm 文件夹 for mode in ['full_3mm', 'quarter_3mm']: mode_path = os.path.join(subdir_path, mode) if not os.path.isdir(mode_path): continue # 遍历每个 IMA 文件并转换为 PNG 格式 for filename in os.listdir(mode_path): if not filename.endswith('.ima'): continue ima_path = os.path.join(mode_path, filename) ds = pydicom.dcmread(ima_path) # png_filename = f'{subdir}_{mode}_{ds.SOPInstanceUID}.png' # 使用所有信息作为文件名 png_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png' png_path = os.path.join(out_subdir_path, png_filename) save_as_png(ds, png_path)为什么无生成

这段代码可能无法生成PNG文件是因为文件保存路径不存在或没有写入权限。你需要检查输出目录是否存在，如果不存在则需要使用os.makedirs()创建目录。同时，你也需要检查代码中使用的输出文件名是否正确，如果文件名...

import csv import os # 输入文件名和输出目录 csv_filename = "data.csv" output_dir = "output" # 创建输出目录 os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 遍历 CSV 文件的每一行 with open(csv_filename, newline='', encoding='utf-8') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: # 提取标题和文本内容 title = row["title"] text = row["text"] # 创建新文件名，去掉标题中的非法字符 filename = "{}.txt".format(title.replace("/", "_")) # 将文本内容写入文件 with open(os.path.join(output_dir, filename), 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(text) print("提取完成！")

这段代码的作用是读取...然后将"title"作为文件名，将"text"写入以"title"为文件名的文本文件中，并将文本文件保存在名为"output"的目录中。如果"title"中包含非法字符如"/"，则将其替换为"_"。最后输出"提取完成！"。

import jittor as jt import jrender as jr jt.flags.use_cuda = 1 # 开启GPU加速 import os import tqdm import numpy as np import imageio import argparse # 获取当前文件所在目录路径和数据目录路径 current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) data_dir = os.path.join(current_dir, 'data') def main(): # 创建命令行参数解析器 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--filename-input', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'obj/spot/spot_triangulated.obj')) parser.add_argument('-o', '--output-dir', type=str, default=os.path.join(data_dir, 'results/output_render')) args = parser.parse_args() # other settings camera_distance = 2.732 elevation = 30 azimuth = 0 # load from Wavefront .obj file mesh = jr.Mesh.from_obj(args.filename_input, load_texture=True, texture_res=5, texture_type='surface', dr_type='softras') # create renderer with SoftRas renderer = jr.Renderer(dr_type='softras') os.makedirs(args.output_dir, exist_ok=True) # draw object from different view loop = tqdm.tqdm(list(range(0, 360, 4))) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'rotation.gif'), mode='I') imgs = [] from PIL import Image for num, azimuth in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() loop.set_description('Drawing rotation') renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, azimuth) rgb = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = rgb.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) renderer.transform.set_eyes_from_angles(camera_distance, elevation, 45) writer = imageio.get_writer(os.path.join(args.output_dir, 'bluring.gif'), mode='I') for num, gamma_pow in enumerate(loop): # rest mesh to initial state mesh.reset_() renderer.set_gamma(10**gamma_pow) renderer.set_sigma(10**(gamma_pow - 1)) loop.set_description('Drawing blurring') images = renderer.render_mesh(mesh, mode='rgb') image = images.numpy()[0].transpose((1, 2, 0)) # [image_size, image_size, RGB] writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) writer.close() # save to textured obj mesh.reset_() mesh.save_obj(os.path.join(args.output_dir, 'saved_spot.obj')) if __name__ == '__main__': main()在每行代码后添加注释

writer.append_data((255*image).astype(np.uint8)) # 写入gif文件 writer.close() # draw object from different sigma and gamma loop = tqdm.tqdm(list(np.arange(-4, -2, 0.2))) # 模糊循环 renderer....

import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件：{data['Filename']}，左上角坐标：({data['Min_X']}, {data['Min_Y']})，右下角坐标：({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

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