def GetKeywordPosition(myModel, blockPrefix, occurrence=1): pos = 0 foundCount = 0 for block in myModel.keywordBlock.sieBlocks: if block[0:len(blockPrefix)].lower()==blockPrefix.lower(): foundCount = foundCount + 1 if foundCount >= occurrence: return pos pos=pos+1 b=round(random.uniform(0.01, 0.3), 2)#随机获取缺陷范围 outputu = open('Defect proportion.txt', 'a') outputu.write('Job-riks-' + str(NU+1) +':'+str(b)+'\n') outputu.close() #修改关键字 myModel=mdb.models['Model-2'] position = GetKeywordPosition(myModel, '*IMPERFECTION,FILE=job-buckle') myModel.keywordBlock.synchVersions(storeNodesAndElements=False) myModel.keywordBlock.replace(position-3, """ *IMPERFECTION,FILE=job-buckle,STEP=1 1,"""+str(b))

这段代码的作用是从一个模型中获取特定关键字的位置，并替换该关键字的参数。具体来说，它通过循环遍历模型中的关键字块，找到以指定字符串开头的关键字块，记录下该关键字在模型中的位置，然后使用随机生成的参数值替换该关键字前三行的参数，并将结果写入文件中。这个代码片段可能用于对模型中的缺陷进行模拟，调整缺陷的参数来模拟不同条件下的缺陷行为。

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class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 5) self.fc2 = nn.Linear(5, 2) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.relu(x) x = self.fc2(x) return x

这是一个使用PyTorch定义的简单的神经网络模型类 `MyModel`，该模型具有两个线性层 (`nn.Linear`)，输入维度为10，输出维度为2。在前向传播过程中，输入通过第一个线性层和激活函数ReLU处理，然后再通过第二个线性层输出结果。这个模型可以用于各种分类任务。

你可以根据自己的需求自定义网络结构、激活函数和其他层。这只是一个示例模型，具体实现可以根据任务和数据的特点进行调整。

def temp(filename,x,dic): path='excelFile/'+filename df = pandas.read_excel(path,header=None) data = [] datax = df.iloc[0].tolist() datay=df.iloc[1].tolist() transInt(datax) transInt(datay) slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress(datax,datay) def myfunc(datax): return slope*datax+intercept mymodel=list(map(myfunc,datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(datax,mymodel) print(x) result=myfunc(int(x)) if r>=0.7 or r<=-0.7: count=2 while count<6 : mymodel_2=numpy.poly1d(numpy.polyfit(datax,datay,count)) myline=numpy.linspace(min(datax),max(datay),100) r2=r2_score(datay,mymodel_2(datax)) plt.scatter(datax,datay) plt.plot(myline,mymodel_2(myline)) result=mymodel_2(int(x)) if r2>=0.7 or r2<=-0.7: break plt.savefig('figs/result.png') dic['Y']=str(result)这段代码报错main thread is not in main loop

这个错误通常是由于在非主线程中使用了 matplotlib 库的某些功能导致的。为了避免这个错误，您可以在调用 `plt` 绘图函数之前，添加以下两行代码：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

这样就可以将 matplotlib 的后端设置为 "Agg"，这是一种不需要图形界面的后端，可以避免在非主线程中使用 matplotlib 函数时出现报错。最终代码应该是这样的：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import pandas
import numpy
from scipy import stats
from sklearn.metrics import r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

def temp(filename, x, dic):
    path = 'excelFile/' + filename
    df = pandas.read_excel(path, header=None)
    data = []
    datax = df.iloc[0].tolist()
    datay = df.iloc[1].tolist()
    transInt(datax)
    transInt(datay)
    slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(datax, datay)

    def myfunc(datax):
        return slope * datax + intercept

    mymodel = list(map(myfunc, datax))
    plt.scatter(datax, datay)
    plt.plot(datax, mymodel)

    print(x)
    result = myfunc(int(x))

    if r >= 0.7 or r <= -0.7:
        count = 2
        while count < 6:
            mymodel_2 = numpy.poly1d(numpy.polyfit(datax, datay, count))
            myline = numpy.linspace(min(datax), max(datay), 100)
            r2 = r2_score(datay, mymodel_2(datax))
            plt.scatter(datax, datay)
            plt.plot(myline, mymodel_2(myline))
            result = mymodel_2(int(x))
            if r2 >= 0.7 or r2 <= -0.7:
                break

    plt.savefig('figs/result.png')
    dic['Y'] = str(result)

这样就可以避免这个报错了。