profiling:/data1/jenkins/workspace/DDES_CM/CM/dist/openCM:Cannot create directory

这个错误信息表明你的程序试图在路径`/data1/jenkins/workspace/DDES_CM/CM/dist/openCM`下创建一个目录，但是程序没有权限创建该目录。可能原因是该路径不存在，或者没有足够的权限来创建该目录。你可以检查一下该路径是否存在，以及你的程序是否有权限在该路径下创建目录。另外，你也可以尝试用管理员权限运行程序或者修改该路径的权限。

相关问题

go tool pprof http://localhost:80/debug/pprof/heap

`go tool pprof` 是 Go 语言的标准命令行工具，用于性能分析，特别是内存剖析。当你看到 `http://localhost:80/debug/pprof/heap` 这样的 URL，它通常是在 Go 应用启动时，通过添加 `-web` 或者 `--web` 参数，开启了 HTTP 服务器，并暴露了一个端口（在这个例子中是 80），允许开发者通过浏览器访问 profiling 的界面，其中 `heap` 部分是指堆内存分配情况。

这个 URL 让你可以查看程序运行时的堆内存使用情况，包括每个对象占用的空间、创建时间、以及它们的引用图等信息。这对于定位内存泄漏、优化内存使用和理解程序性能瓶颈非常有帮助。通过这个工具，你可以生成各种报告，如 top 函数、goroutine 活动、以及更深入的堆转储分析。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()出现报错`import pandas_profiling` is going to be deprecated by April 1st. Please use `import ydata_profiling` instead. from pandas_profiling import ProfileReport，如何修改

你可以修改为以下代码来使用ydata_profiling：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
from ydata_profiling import ProfileReport 
from sklearn import datasets 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from sklearn.decomposition import PCA 
from sklearn.preprocessing import StandardScaler 

data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') 
columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] 
data.head() 

values=data.iloc[:,1:7] 
correlation=values.corr() 

fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) 
sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) 
sns.pairplot(data,hue='folder') 

profile = ProfileReport(data, title='Pandas Profiling Report', html={'style':{'full_width':True}}) 
profile.to_notebook_iframe() 

plt.show()

这里使用 `ydata_profiling` 替代 `pandas_profiling`，并且在最后添加了Pandas Profiling报告的代码。