newname = "%s\%s"%(root,i[i.rindex("_")+1:len(i)]) ValueError: substring not found

时间: 2024-04-30 18:20:51 浏览: 53
MD

fukangwei#New_Blog_MarkDown#index和rindex函数1

这个错误通常是因为 `i` 这个字符串中不包含下划线 `_`，从而导致 `i.rindex("_")` 这个函数无法找到 `_` 的位置。 你可以使用 `if` 语句检查一下 `i` 是否包含 `_`，例如： ```python if "_" in i: newname = "%s\%s"%(root,i[i.rindex("_")+1:len(i)]) else: # 处理 i 不包含下划线的情况 pass ``` 这样就可以避免出现 `ValueError: substring not found` 的错误了。
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用Python操作字符串之rindex()方法的使用

rindex()方法返回所在的子str被找到的最后一个索引，可选择限制搜索的字符串string[beg:end] 如果没有这样的索引存在，抛出一个异常。 语法 以下是rindex()方法的语法： str.rindex(str, beg=0 end=len(string)) ...

i_test = 0 print('-'*30) print('Creating test images...') print('-'*30) imgs_test = glob.glob(self.test_path+"/*."+"bmp") print(len(imgs_test)) imgdatas_test = np.ndarray((len(imgs_test),self.img_rows,self.img_cols,1), dtype=np.uint8) for imgname_test in imgs_test: midname_test = imgname_test[imgname_test.rindex("/")+1:] img_test = load_img(self.test_path + "/" + midname_test,grayscale = True) #img_test = scipy.io.loadmat(self.test_path + "/" + midname_test) #img_test = img_test['src'] #img_test=img_test.resize(hw) img_test = img_to_array(img_test) imgdatas_test[i_test] = img_test i_test += 1 print('loading test images done') imgs_test = imgdatas_test.astype('float32') imgs_test /= 255 return imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test

这段代码是用于读取测试数据集中的图像数据，并将其转换为...最后，它将imgdatas_test数组中的元素转换为float32类型，并将它们归一化到[0,1]的范围内。函数返回imgs_train, imgs_mask_train, imgs_test三个numpy数组。

class iStr(str): def __init__(self, *args): self.lowered = str.lower(self) def __repr__(self): return '%s(%s)' % (type(self).__name__, str.__repr__(self)) def __hash__(self): return hash(self._lowered) def lower(self): return self._lowered def _make_case_insensitive(name): str_meth = getattr(str, name) def x(self, other, *args): try: other = other.lower() except (TypeError, AttributeError, ValueError): pass return str_meth(self._lowered, other, *args) setattr(iStr, name, x) for name in 'eq lt le gt gt ne contains'.split(): _make_case_insensitive('__%s__' % name) for name in 'count endswith find index rfind rindex startswith'.split(): _make_case_insensitive(name) del _make_case_insensitive 将以上代码逐句逐行进行详细解释，超级超级详细，并且告知该如何输出，举例输出并打印

for name in 'count endswith find index rfind rindex startswith'.split(): _make_case_insensitive(name) 这个循环使用辅助函数_make_case_insensitive创建了一系列不区分大小写的字符串操作方法，包括...

帮我完善代码from tkinter import *#计算器 from tkinter import messagebox import random class Application(Frame): def __init__(self, master=None): super().__init__(master) self.master = master self.pack() self.createWidget() def createWidget(self): """通过 grid 布局实现计算器的界面""" btnText = (("MC","M+","M-","MR"), ("C","±","/","✖ "), (7,8,9,"-"), (4,5,6,"+"), (1,2,3,"="), (0,".")) Entry(self).grid(row=0,column=0,columnspan=4,pady=10) for rindex,r in enumerate(btnText): for cindex,c in enumerate(r): if c == "=": Button(self,text=c,width=2)\ .grid(row=rindex+1,column=cindex,rowspan=2,sticky=NSEW) elif c == 0: Button(self, text=c, width=2) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, columnspan = 2, sticky = NSEW) elif c == ".": Button(self, text=c, width=2) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex + 1, sticky = NSEW) else: Button(self, text=c, width=2) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, sticky=NSEW) if __name__ == '__main__': root = Tk() root.geometry("250x250+200+300") app = Application(master=root) root.mainloop()

这段代码实现了一个简单...在主函数中，创建了一个窗口对象 root，并将 Application 类的实例 app 作为其子控件，最后启动了主循环。如果你想要完善这段代码，可以考虑添加计算功能，使得用户可以进行简单的数学运算。

给我解释一下每段代码的意思from tkinter import * from tkinter import messagebox class Application(Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.pack() self.createWidget() def createWidget(self): self.result = Entry(self, width=20, font=('Arial', 16), justify='right') self.result.grid(row=0, column=0, columnspan=4, pady=10) """通过grid布局实现计算器的界面""" btnText = (("MC", "M+", "M-", "MR"), ("C", "±", "/", "*"), (7, 8, 9, "-"), (4, 5, 6, "+"), (1, 2, 3, "="), (0, ".")) for rindex, r in enumerate(btnText): for cindex, c in enumerate(r): if c == "=": Button(self, text=c, width=2, command=lambda text=c: self.buttonClick(text)) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, rowspan=2, sticky=NSEW) elif c == 0: Button(self, text=c, width=2, command=lambda text=c: self.buttonClick(text)) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, columnspan=2, sticky=NSEW) elif c == ".": Button(self, text=c, width=2, command=lambda text=c: self.buttonClick(text)) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex + 1, sticky=NSEW) else: Button(self, text=c, width=2, command=lambda text=c: self.buttonClick(text)) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, sticky=NSEW) def buttonClick(self, text): current = self.result.get() if text == "C": self.result.delete(0, END) elif text == "±": if current.startswith("-"): self.result.delete(0) else: self.result.insert(0, "-") elif text == "=": try: result = eval(current) self.result.delete(0, END) self.result.insert(0, result) except: messagebox.showerror("Error", "Invalid input") else: self.result.insert(END, text) if name == 'main': root = Tk() root.geometry("250x250+200+300") app = Application(master=root) root.mainloop()

- btnText = (("MC", "M+", "M-", "MR"), ("C", "±", "/", "*"), (7, 8, 9, "-"), (4, 5, 6, "+"), (1, 2, 3, "="), (0, "."))：定义一个二维元组，用于存储计算器界面上每个按钮的文本内容。 - for rindex, r ...

解释代码def lode_data(response): response_text = response.text json_start_index = response_text.index ('{') json_end_index = response_text.rindex ('}') + 1 # 通过匹配括号查找 JSON 结束位置 json_str = response_text[json_start_index:json_end_index] data_return = json.loads (json_str) # 要求你的文本是{} return data_return

这段代码定义了一个名为...它首先获取响应文本内容并将其存储到变量"response_text"中，然后使用“index”和“rindex”方法获取json文本的开始和结束位置。最后，代码通过切片方式将文本中的json数据提取出来并返回。

from tkinter import * from tkinter import messagebox import random class Application(Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.pack() self.createWidget() def createWidget(self): self.entry = Entry(self) self.entry.grid(row=0, column=0, columnspan=6, pady=10) btnText = (("MC", "M+", "M-", "MR"), ("C", "±", "/", "✖ "), (7, 8, 9, "-"), (4, 5, 6, "+"), (1, 2, 3, "="), (0, ".")) for rindex, r in enumerate(btnText): for cindex, c in enumerate(r): if c == "C": Button(self, text=c, width=2, command=self.clear) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, sticky=NSEW) elif c == "=": Button(self, text=c, width=2, command=self.calculate) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, rowspan=2, sticky=NSEW) elif c == 0: Button(self, text=c, width=2, command=lambda x=c: self.entry.insert(END, str(x))) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, columnspan=2, sticky=NSEW) elif c == ".": Button(self, text=c, width=2, command=lambda x=c: self.entry.insert(END, str(x))) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex + 1, sticky=NSEW) else: Button(self, text=c, width=2, command=lambda x=c: self.entry.insert(END, str(x))) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, sticky=NSEW) def clear(self): self.entry.delete(0, END) def calculate(self): try: result = eval(self.entry.get()) if isinstance(result, float): result = round(result, 2) if result < 0: self.entry.delete(0, END) self.entry.insert(END, "-") result = abs(result) self.entry.delete(0, END) self.entry.insert(END, str(result)) except: messagebox.showerror("Error", "Invalid expression") if name == 'main': root = Tk() root.geometry("200x200+200+300") app = Application(master=root) root.mainloop()使这串代码的✖能计算

.grid(row=rindex + 1, column=cindex + 1, sticky=NSEW) else: Button(self, text=c, width=2, command=lambda x=c: self.entry.insert(END, str(x))) \ .grid(row=rindex + 1, column=cindex, sticky=NSEW) ...

翻译代码：x=Bed_System_Database.RawData{1,1}.LC_BCG2(1:20000); N=length(x); A=1:N; fs=1000; t=0:1/fs:(N-1)/fs; r=[]; rIndex=[]; model = x(900:1899); max = 0; maxIndex = 0; % plot(x(2318:3318)); % rr=corrcoef(model,x(1:1000)); for i=0:N-1000 rr=corrcoef(model,x(1+i:1000+i)); r=[r rr(1,2)]; % if(mod(length(r),1000)==0) % for j=length(r)-999:length(r) % if(r(j)>max) % max = r(j); % maxIndex = j; % end % end % model = x(maxIndex:maxIndex+999); % max= 0; % end end for i=2:length(r)-1 if(r(i)>r(i-1)&&r(i)>r(i+1)&&r(i)>0.8) if(isempty(rIndex)||i-rIndex(length(rIndex))>500) rIndex = [rIndex i]; end end end xIndex = rIndex+500; k=1:length(r); subplot(2,1,1); plot(A,x,A(xIndex),x(xIndex),'r*'); xlabel('BCG信号'); subplot(2,1,2); plot(k,r,k(rIndex),r(rIndex),'r*'); xlabel('相关系数函数'); disp(['提取到的J峰个数是:',num2str(length(rIndex))]); disp(['计算出的心率是：',num2str((length(rIndex)/(N/1000))*60)]);

首先，从 Bed_System_Database.RawData{1,1}.LC_BCG2 中选取前 20000 个样本，存入 x 中。 然后，求出 x 的长度 N，并构造时间轴 t，采样频率 fs 设为 1000。 接着，初始化 r 和 rIndex 为空数组，将 x(900:1899) ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = df = pd.read_csv('data.csv',usecols=['日期','营业额'],encoding = 'gb2312') df = pd.DataFrame(data) plt.figure() df1 = df df1['month'] = df1['日期'].map(lambda x:x[:x.rindex('-')]) #通过切片操作读取月份 df1 = df1.groupby(by='month',as_index=False).sum() plt.figure() df2 = df1.drop('month',axis=1).diff() #删除month一列后，作差 ##df2['营业额'] = pd.to_numeric(df2['营业额']) m = df2['营业额'].nlargest(1).keys()[0] with open(r'maxMonth.txt','w')as fp: fp.write(df1.loc[m,'month'])

这段代码导入了三个Python模块，分别是pandas、numpy和matplotlib.pyplot。接着从名为"data.csv"的文件中读取了日期和营业额两列数据，并将其存储在名为"data"的变量中。然后创建了一个名为“df”的数据框，将"data...

帮我看下这段python代码有什么问题 代码：def getFileLineNums(filename): count = 0 buffer = '' lastbuffer = '' file = open(filename, 'rb') while True: buffer = file.read(8192 * 1024) print(buffer) if not buffer: break count += buffer.count('\n') lastbuffer = buffer file.close() if count>0: lastLine = buffer[lastbuffer.rindex('\n') + 1] if len(lastLine) > 0: return count + 1 else: if len(lastbuffer) > 0: return 1 return count

这段代码的问题在于它在尝试以二进制模式读取文件... lastLine = lastbuffer[lastbuffer.rindex(b'\n') + 1:] if len(lastLine) > 0: return count + 1 else: if len(lastbuffer) > 0: return 1 return count

我们要讨论一个关于计算光线追迹的程序，我会展示一些python代码，请从光学追迹的角度考虑其功能实现。 请详细解释以下python代码： python def create_cemented_doublet(power=0., bending=0., th=None, sd=1., glasses=('N-BK7,Schott', 'N-F2,Schott'), **kwargs): from opticalglass.spectral_lines import get_wavelength # type: ignore from opticalglass import util wvls = np.array([get_wavelength(w) for w in ['d', 'F', 'C']]) gla_a = gfact.create_glass(glasses[0]) rndx_a = gla_a.calc_rindex(wvls) Va, PcDa = util.calc_glass_constants(*rndx_a) gla_b = gfact.create_glass(glasses[1]) rndx_b = gla_b.calc_rindex(wvls) Vb, PcDb = util.calc_glass_constants(*rndx_b) power_a, power_b = achromat(power, Va, Vb) if th is None: th = sd/4 t1 = 3*th/4 t2 = th/4 if power_a < 0: t1, t2 = t2, t1 lens_a = lens_from_power(power=power_a, bending=bending, th=t1, sd=sd, med=gla_a) cv1, cv2, t1, indx_a, sd = lens_a # cv1 = power_a/(rndx_a[0] - 1) # delta_cv = -cv1/2 # cv1 += delta_cv # cv2 = delta_cv # cv3 = power_b/(1 - rndx_b[0]) + delta_cv indx_b = rndx_b[0] cv3 = (power_b/(indx_b-1) - cv2)/((t2*cv2*(indx_b-1)/indx_b) - 1) s1 = Surface(profile=Spherical(c=cv1), max_ap=sd, delta_n=(rndx_a[0] - 1)) s2 = Surface(profile=Spherical(c=cv2), max_ap=sd, delta_n=(rndx_b[0] - rndx_a[0])) s3 = Surface(profile=Spherical(c=cv3), max_ap=sd, delta_n=(1 - rndx_b[0])) g1 = Gap(t=t1, med=gla_a) g2 = Gap(t=t2, med=gla_b) g_tfrm = np.identity(3), np.array([0., 0., 0.]) ifc_list = [] ifc_list.append([0, s1, g1, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([1, s2, g2, 1, g_tfrm]) ifc_list.append([2, s3, None, 1, g_tfrm]) ce = CementedElement(ifc_list) tree = ce.tree() return [[s1, g1, None, rndx_a, 1], [s2, g2, None, rndx_b, 1], [s3, None, None, 1, 1]], [ce], tree

1. 根据玻璃的折射率计算透镜的曲率半径和焦距。 2. 使用透镜的曲率半径和折射率计算透镜表面的形状，例如球面。 3. 通过透镜的曲率半径和厚度计算透镜的变形，例如球差和像差。 4. 将两个透镜组合成一个胶合透镜...

为啥这么调用会终止循环 for (int i = 0; i < newJsonArray.size(); i++) { for (int rIndex = 0;rIndex<roleOperatorPermission.size();rIndex++) { if (newJsonArray.getJSONObject(i).get("children") != null && newJsonArray.getJSONObject(i).get("children") instanceof JSONArray && newJsonArray.getJSONObject(i).getJSONArray("children").size() > 0) { JSONArray resultNode = findJsonNOde(newJsonArray.getJSONObject(i).getJSONArray("children"), roleOperatorPermission.get(rIndex).getCode()); if (resultNode != null) { newJsonArray.getJSONObject(i).put("children", resultNode); } } } }

这段代码中的循环语句并不会终止循环，除非其中的 findJsonNOde 方法返回了一个空的 JSON 数组。 该方法的返回值是一个包含指定名称的 JSON 对象及其子对象的 JSON 数组。如果在 JSON 数组中没有找到指定名称的...

df1['month']=df['日期'].map(lambda x:x[:x.rindex('-')]) 是什么意思

其中，lambda x:x[:x.rindex('-')]是一个匿名函数，它的作用是对'df'数据框中的'日期'列中的每一个元素（即日期字符串）进行处理。对于每一个日期字符串，它会先找到最后一个'-'的位置，然后将'-'之前的部分（即年月...

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具体来说，x.rindex('-')是找到字符串x中最后一个'-'的位置，然后x[:x.rindex('-')]是取x字符串中从头开始到最后一个'-'之前的部分。 举个例子，假设x是"2022-01-01"，那么x.rindex('-')的结果是4（因为最后一个'-'...

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lastbuffer.rindex('\n') + 1 表示在字符串 lastbuffer 中从后往前查找第一个换行符 \n 的位置，并返回其在字符串中的索引值。由于索引值从0开始，因此需要将其加1以得到下一行的起始位置。 在原始代码中，这...

优化这段代码df3=df2 df3["month"]=df2["日期"].map(lambda x:x[:x.rindex('/')]) print(df3)

另外，您还可以使用 Pandas 的 str.split 方法来分离日期值，而不是使用 rindex('/') 来查找斜杠。下面是我的代码优化建议： df3 = df2.copy() df3['month'] = df2['日期'].apply(lambda x: x.split('/')[0]) print...

解释下列代码：'abcabcabc'.rindex('abc')

这段代码是 Python 语言的字符串操作，其作用是在字符串 'abcabcabc' 中找到最后一个子...在这个例子中，'abcabcabc'.rindex('abc') 的返回值是 6，因为最后一个 'abc' 的起始位置在字符串中是从第 6 个字符开始的。

I = imread('image_circle.png'); % 读取图像并将其转换为灰度图像 gray = rgb2gray(I); % 使用Canny算子检测边缘 edges = edge(gray, 'Canny'); % 定义圆的半径范围和离散化步长 minRadius = 20; maxRadius = 100; rStep = 1; rRange = minRadius:rStep:maxRadius; % 定义Hough空间，并进行累加 H = zeros(size(gray,1),size(gray,2),length(rRange)); for r = rRange for x = 1:size(gray,1) for y = 1:size(gray,2) if edges(x,y) == 1 for theta = 0:pi/50:2*pi ___________________________________________ ___________________________________________ a = round(a); b = round(b); % 如果 (a,b) 在图像范围内，则在Hough空间中进行累加 if (a >= 1 && a <= size(gray,1)) && (b >= 1 && b <= size(gray,2)) __________________________ =________________________ + 1; end end end end end end % 找到Hough空间中的最大值 [maxValue, maxIndex] = max(H(:)); [maxA, maxB, maxR] = ind2sub(size(H), maxIndex); % 绘制检测到的圆 imshow(I); hold on; viscircles([maxB, maxA], maxR + minRadius - 1, 'EdgeColor', 'b');填空编程。 并用文字阐述Hough算法的流程。

在Hough算法中，首先通过边缘检测算法（如Canny算子）得到图像中的边缘信息。接着，对于每一个边缘点，遍历所有可能的... H(a,b,rIndex) = H(a,b,rIndex) + 1; end 其中，rIndex为当前半径在离散化半径范围中的索引。

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资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【MATLAB时间序列分析】：预测与识别的高效技巧

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