Grid index out of range

时间: 2023-10-15 20:29:26 浏览: 157
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抱歉,您遇到了一个“Grid index out of range”的错误。这个错误通常表示您正在尝试访问一个超出网格范围的索引位置。可能的原因是您提供的索引超过了网格的边界。 为了解决这个问题,您可以检查您的代码,确保您提供的索引在正确的范围内。您还可以使用条件语句或异常处理来捕获和处理可能导致索引超出范围的情况。 如果您能提供更多关于您的代码和具体问题的信息,我可以给出更具体的建议。
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Exception in Tkinter callback Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\python夏令营\5-第五课资料\5.0-工程包(第四课成果标准版)\基本代码-副本.py", line 152, in next_level grid = copy.deepcopy(levels[level_n - 1]) IndexError: list index out of range During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Pyblock\resources\app\Python-win64\lib\tkinter\__init__.py", line 1702, in __call__ return self.func(*args) File "C:\Pyblock\resources\app\Python-win64\lib\turtle.py", line 686, in eventfun fun() File "C:\Users\Administrator\Desktop\python夏令营\5-第五课资料\5.0-工程包(第四课成果标准版)\基本代码-副本.py", line 169, in next_level player_x = players[level_n-1][0] IndexError: list index out of range Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\python夏令营\5-第五课资料\5.0-工程包(第四课成果标准版)\基本代码-副本.py", line 213, in <module> p.clear() File "C:\Pyblock\resources\app\Python-win64\lib\turtle.py", line 2642, in clear self._clear() File "C:\Pyblock\resources\app\Python-win64\lib\turtle.py", line 2620, in _clear self.screen._delete(item) File "C:\Pyblock\resources\app\Python-win64\lib\turtle.py", line 557, in _delete self.cv.delete(item) File "<string>", line 1, in delete File "C:\Pyblock\resources\app\Python-win64\lib\tkinter\__init__.py", line 2511, in delete self.tk.call((self._w, 'delete') + args) _tkinter.TclError: invalid command name ".!canvas"

import random from collections import deque # 定义状态类 class State: def __init__(self, location, direction, grid): self.location = location # 吸尘器位置坐标 self.direction = direction # 吸尘器方向 self.grid = grid # 环境状态矩阵 # 定义操作符 actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'RIGHT'] movements = { 'UP': (-1, 0), 'DOWN': (1, 0), 'LEFT': (0, -1), 'RIGHT': (0, 1) } def move(state, action): # 根据操作进行移动 row, col = state.location dr, dc = movements[action] new_location = (row + dr, col + dc) new_direction = action new_grid = state.grid.copy() new_grid[row][col] = 0 return State(new_location, new_direction, new_grid) # 实现广度优先搜索算法 def bfs(initial_state): queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() if is_goal_state(state): return state for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return None # 判断是否为目标状态 def is_goal_state(state): for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: return False return True # 构造初始状态 def generate_initial_state(): location = (random.randint(0, 2), random.randint(0, 2)) direction = random.choice(actions) grid = [[1 if random.random() < 0.2 else 0 for _ in range(3)] for _ in range(3)] return State(location, direction, grid) # 运行搜索算法 initial_state = generate_initial_state() goal_state = bfs(initial_state) # 评价性能 def calculate_path_cost(state): path_cost = 0 for row in state.grid: for cell in row: if cell != 0: path_cost += 1 return path_cost def calculate_search_cost(): search_cost = 0 queue = deque([initial_state]) while queue: state = queue.popleft() search_cost += 1 if is_goal_state(state): return search_cost for action in actions: new_state = move(state, action) queue.append(new_state) return search_cost path_cost = calculate_path_cost(goal_state) search_cost = calculate_search_cost() print("目标状态路径代价:", path_cost) print("搜索开销:", search_cost) 错误为:list index out of range 请改正

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Boxplot, Line, Grid # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力拖拉机明细.xlsx') # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({ 'FactoryName': df['FactoryName'], 'JiJXH': df['JiJXH'], 'sale': df['sale'] }) # 将FactoryName和JiJXH合并为一列 df['FactoryName-JiJXH'] = df['FactoryName'] + '-' + df['JiJXH'].astype(str) # 对FactoryName-JiJXH进行分组 grouped = df.groupby('FactoryName-JiJXH') # 绘制箱线图 box = Boxplot() box_data = [] for name, group in grouped: box_data.append([round(i, 2) for i in group['sale'].tolist()]) box.add_xaxis([name]) box.add_yaxis('', box.prepare_data(box_data), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross')) box.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Boxplot', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) box.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 绘制折线图 line = Line() for name, group in grouped: line.add_xaxis([name]) line.add_yaxis('Median', [round(group['sale'].median(), 2)], label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='Sale Median Line', subtitle=''), xaxis_opts=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(interval=0, formatter='{value|换行}'.replace('换行', '\n')) ) ) # 合并图表 grid = Grid( init_opts=opts.InitOpts( width='1400px', height='800px', page_title='Boxplot and Median Line', theme='white' ) ) grid.add(box, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='10%', pos_right='10%')) grid.render('boxplot_and_line.html') 提示list index out of range

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望,如果不满足,则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时,label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步,所以无需 reshape,直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

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资源摘要信息:"Java集合框架中的ArrayList是一个可以动态增长和减少的数组实现。它继承了AbstractList类,并且实现了List接口。ArrayList内部使用数组来存储添加到集合中的元素,且允许其中存储重复的元素,也可以包含null元素。由于ArrayList实现了List接口,它支持一系列的列表操作,包括添加、删除、获取和设置特定位置的元素,以及迭代器遍历等。 当使用ArrayList存储元素时,它的容量会自动增加以适应需要,因此无需在创建ArrayList实例时指定其大小。当ArrayList中的元素数量超过当前容量时,其内部数组会重新分配更大的空间以容纳更多的元素。这个过程是自动完成的,但它可能导致在列表变大时会有性能上的损失,因为需要创建一个新的更大的数组,并将所有旧元素复制到新数组中。 在Java代码中,使用ArrayList通常需要导入java.util.ArrayList包。例如: ```java import java.util.ArrayList; public class Main { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); // 运行效果图将显示包含"Hello"和"World"的列表 } } ``` 上述代码创建了一个名为list的ArrayList实例,并向其中添加了两个字符串元素。在运行效果图中,可以直观地看到这个列表的内容。ArrayList提供了多种方法来操作集合中的元素,比如get(int index)用于获取指定位置的元素,set(int index, E element)用于更新指定位置的元素,remove(int index)或remove(Object o)用于删除元素,size()用于获取集合中元素的个数等。 为了演示如何使用ArrayList进行字符串的存储和管理,以下是更加详细的代码示例,以及一个简单的运行效果图展示: ```java import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; public class Main { public static void main(String[] args) { // 创建一个存储字符串的ArrayList ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); // 向ArrayList中添加字符串元素 list.add("Apple"); list.add("Banana"); list.add("Cherry"); list.add("Date"); // 使用增强for循环遍历ArrayList System.out.println("遍历ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 使用迭代器进行遍历 System.out.println("使用迭代器遍历:"); Iterator<String> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String fruit = iterator.next(); System.out.println(fruit); } // 更新***List中的元素 list.set(1, "Blueberry"); // 移除ArrayList中的元素 list.remove(2); // 再次遍历ArrayList以展示更改效果 System.out.println("修改后的ArrayList:"); for (String fruit : list) { System.out.println(fruit); } // 获取ArrayList的大小 System.out.println("ArrayList的大小为: " + list.size()); } } ``` 在运行上述代码后,控制台会输出以下效果图: ``` 遍历ArrayList: Apple Banana Cherry Date 使用迭代器遍历: Apple Banana Cherry Date 修改后的ArrayList: Apple Blueberry Date ArrayList的大小为: 3 ``` 此代码段首先创建并初始化了一个包含几个水果名称的ArrayList,然后展示了如何遍历这个列表,更新和移除元素,最终再次遍历列表以展示所做的更改,并输出列表的当前大小。在这个过程中,可以看到ArrayList是如何灵活地管理字符串集合的。 此外,ArrayList的实现是基于数组的,因此它允许快速的随机访问,但对元素的插入和删除操作通常需要移动后续元素以保持数组的连续性,所以这些操作的性能开销会相对较大。如果频繁进行插入或删除操作,可以考虑使用LinkedList,它基于链表实现,更适合于这类操作。 在开发中使用ArrayList时,应当注意避免过度使用,特别是当知道集合中的元素数量将非常大时,因为这样可能会导致较高的内存消耗。针对特定的业务场景,选择合适的集合类是非常重要的,以确保程序性能和资源的最优化利用。"
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