fname = open("C:\Users\LSH\Desktop\xiangsu.txt", 'w')

时间: 2023-08-31 15:09:02 浏览: 119
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fname=三上评语完成稿.doc

根据您提供的代码，fname = open("C:\Users\LSH\Desktop\xiangsu.txt", 'w') 的语法是错误的。在使用反斜杠(\)作为路径分隔符时，需要使用两个反斜杠(\\)来表示一个反斜杠。因此，正确的代码应该是 fname = open("C:\\Users\\LSH\\Desktop\\xiangsu.txt", 'w')。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [执行如下代码: fname=input('请输入要写入的文件:') fo=open(fname,'w+') ls=['清明时节雨纷纷,','路上行人...](https://blog.csdn.net/weixin_34828613/article/details/113690608)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [open3d.geometry.PointCloud有关函数（笔记）](https://blog.csdn.net/qq_42843081/article/details/124602384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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if __name__ == "__main__": font = font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/simkai.ttf')什么意思

font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/simkai.ttf') 是一个用于设置字体属性的类，它被用于设置字体的大小、颜色、样式和其他属性。在这个例子中，FontProperties类的fname参数被用于指定字体...

#将 UTTRANSINFO.txt 文件转成了 CSV 的形式 def loadDataSet(test_dir): test_dir = (r"C:\Users\a3452\Desktop\Guangzhou_Cantonese_Scripted_Speech_Corpus_in_Vehicle\UTTERANCEINFO.txt") loadDataSet(test_dir) f = open(test_dir,'r',encoding='utf-8') fname ='ts.csv' with open(fname,'w') as fine: for line in f.readlines(): line1 =line.split() PROMPT=line1[3] linew = PROMPT+"\n" fine.write(linew)还是没有反应

test_dir = r"C:\Users\a3452\Desktop\Guangzhou_Cantonese_Scripted_Speech_Corpus_in_Vehicle\UTTERANCEINFO.txt" loadDataSet(test_dir) 请确保将上述代码中的文件路径替换为实际的文件路径。

my_font = font_manager.FontProperties(fname = "C:\Windows\Fonts")

这段代码是用于设置字体属性的，其中 fname 参数...通常情况下，我们会在 fname 参数中指定具体的字体文件名，例如 fname="C:\Windows\Fonts\Arial.ttf"。如果你想要使用其他字体，只需要修改 fname 参数即可。

#将 UTTRANSINFO.txt 文件转成了 CSV 的形式 def loadDataSet(test_dir): f = open(test_dir,'r',encoding='utf-8') fname ='ts.csv' with open(fname,'w') as fine: for line in f.readlines(): line1 =line.split() PROMPT=line1[3] linew = PROMPT+"\n" fine.write(linew)

这个函数是用来将一个名为 UTTRANSINFO.txt 的文件转换成 CSV 格式的函数。它首先打开 UTTRANSINFO.txt 文件，然后创建一个名为 ts.csv 的新文件。接着，它读取 UTTRANSINFO.txt 文件的每一行，将其分割成一个列表 ...

def mrlines(fname, sp='\n'): f = open(fname).read().split(sp) while f != [] and f[-1] == '': f = f[:-1] return f

This function reads the contents of a file with the given filename (fname) and splits it into a list of lines using the separator sp (defaulting to newline character). It then removes any empty lines ...

def load_bin_vec(fname, vocab): """ Loads 300x1 word vecs from Google (Mikolov) word2vec """ word_vecs = {} with open(fname, "rb") as f: header = f.readline() vocab_size, layer1_size = map(int, header.split()) binary_len = np.dtype('float32').itemsize * layer1_size for line in range(vocab_size): word = [] while True: ch = f.read(1).decode('latin-1') if ch == ' ': word = ''.join(word) break if ch != '\n': word.append(ch) if word in vocab: word_vecs[word] = np.fromstring(f.read(binary_len), dtype='float32') else: f.read(binary_len) return word_vecs 这段代码的含义

这段代码是用来从Google的word2vec文件中加载300维的词向量。它会读取文件头部的信息，包括词汇大小和每个词向量的维度。然后，它会遍历文件中的每一行，并将每个词和其对应的词向量存储在一个字典中。...

if not fname or fname == 'stdin': f = sys.stdin else: f = open(fname, 'r') 这段代码是啥意思

- 如果变量 fname 定义了，并且其值不是 'stdin'，则打开一个以只读模式打开文件 fname，并将其赋值给变量 f。 这段代码的作用是根据 fname 参数的不同情况，选择合适的文件对象来读取数据。如果 fname...

def loadDataSet(test_dir): f = open(test_dir,'r',encoding='utf-8') fname ='ts.csv' with open(fname,'w') as fine: for line in f.readlines(): line1 =line.split() PROMPT=line1[3] linew = PROMPT+"\n" fine.write(linew)

新文件的文件名为 ts.csv，使用 with open 语句打开文件，然后使用 write 函数将数据写入文件中。最后返回一个包含 PROMPT 数据的列表。需要注意的是，这段代码中并没有关闭文件的操作，需要手动进行关闭。

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：def matching_inference(model, fname1, fname2, cache=None): for fname in [fname1, fname2]: if fname not in cache: img = cv2.imread(fname, 0) h, w = img.shape[:2] cache[fname] = {} for image_size in image_sizes: if max(h, w) != image_size: img_r, (h_r, w_r) = resize(img, image_size) else: img_r = img.copy() h_r, w_r = img_r.shape[:2] tensor = torch.from_numpy(img_r.astype(np.float32)/255.0).cuda()[None, None] cache[fname][image_size] = {'img': tensor.half(), 'h': h, 'w': w, 'h_r': h_r, 'w_r': w_r} mkpts1, mkpts2 = np.empty((0,2), dtype=np.float32), np.empty((0,2), dtype=np.float32)

这段代码是一个名为matching_inference的函数，包含四个参数：model是一个模型，fname1和fname2是两张图像的文件路径，cache是一个缓存字典。该函数的作用是对两张图像进行匹配，并返回它们的特征点坐标。...

这段程序import os dir_path = "C:/Users/1028/Desktop/r" cancer='HNSC'#设置变量 data_dir = os.path.join(dir_path, "tcga_data", cancer) train_path = os.path.join(data_dir, "ml_input.csv") label_path = os.path.join(data_dir, "tab_label.csv") train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1) target = pd.read_csv(label_path, index_col=0).values.ravel() indices = train[:, 2:].T train = train[:, 2:].T的这个错误C:\Users\1028\Desktop\python\python.exe C:\Users\1028\Desktop\r_Python\Python\main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\1028\Desktop\r_Python\Python\main.py", line 105, in <module> train = np.genfromtxt(train_path, delimiter=',', skip_header=1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 1980, in genfromtxt fid = np.lib._datasource.open(fname, 'rt', encoding=encoding) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 193, in open return ds.open(path, mode, encoding=encoding, newline=newline) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\1028\Desktop\python\Lib\site-packages\numpy\lib\_datasource.py", line 533, in open raise FileNotFoundError(f"{path} not found.") FileNotFoundError: C:/Users/1028/Desktop/r\tcga_data\HNSC\ml_input.csv not found. 进程已结束,退出代码1 怎么解决

根据错误信息显示，程序无法找到文件 "C:/Users/1028/Desktop/r/tcga_data/HNSC/ml_input.csv"。请确保该文件存在，并且路径正确。可以使用以下方法来解决这个问题： 1. 验证文件路径：确认文件 "ml_input.csv" ...

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

这段代码是一个函数 main，它的输入参数是 args，其中包含了一些文件路径和其他参数。这个函数主要的任务是对给定的场景中的每个物体进行渲染，并保存渲染结果的图像。下面是这个函数的具体步骤： ...

masses.par_iter().for_each(|peak_times| { let now = std::time::Instant::now(); let mass_image = image::Image { tpx3_path: path.clone(), config: image::Config { peak_time: None, peak_time_window: 150_000, // +/- 150 ns ..config }, meta: image::Metadata { coordinates: image_data.meta.coordinates.clone(), dead_pixels: image_data.meta.dead_pixels.clone(), ..Default::default() }, }; let buffers = mass_image.times_to_buffers(peak_times).unwrap(); for (i, pt) in peak_times.iter().enumerate() { let mz = mass::time_to_mass(*pt); let fname = path.with_file_name(base_name.to_owned() + &format!("_{:.1$}mz.png", mz, 1)); let page = (config.cols() * config.rows()) as usize; let (start, end) = (page * i, page * (i+1)); writer::save_png(&buffers[start..end], config.cols(), config.rows(), &fname); } } );

最后，调用 writer::save_png() 方法将缓冲区中的数据保存为 PNG 图像文件，并指定图像的宽度为 config.cols()、高度为 config.rows()，保存路径为 fname。 此段代码的目的可能是将 masses 中的每个 ...

import matplotlib.pyplot as plt import np as np import numpy as np from scipy import signal from scipy import fftpack import matplotlib.font_manager as fm t = np.linspace(-1, 1, 200, endpoint=False) x = (np.cos(2,np.pi5t) + np.sin(2np.pi20t) * np.exp(-t**3/0.4)) X = fftpack.fft(x) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(16, 8)) axs[0, 0].plot(t, x, color='pink') axs[0, 0].set_title('原信号', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='plum') axs[0, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') axs[0, 1].plot(t, np.abs(X), color='brown') axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') b1, a1 = signal.butter(16, 0.2) y = signal.filtfilt(b1, a1, x) axs[1, 0].plot(t, y, color='grey') axs[1, 0].set_title('高通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='indigo') axs[1, 0].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 0].tick_params(axis='y', colors='blue') b2, a2 = signal.butter(4, 0.3) z = signal.filtfilt(b2, a2, x) axs[1, 1].plot(t, z, color='orange') axs[1, 1].set_title('低通滤波', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='navy') axs[1, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[1, 1].tick_params(axis='y', colors='blue') plt.tight_layout() plt.show()有错误

axs[0, 1].set_title('傅里叶变换', fontproperties=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc'), color='violet') axs[0, 1].set_ylim([0, 25]) axs[0, 1].tick_params(axis='x', colors='red') axs[0...

#include "RuntimeAssetCache/Public/RuntimeAssetCache.h"#include "AssetData.h"void GetAssetPropertyFromAnotherProject(){ FString ProjectName = TEXT("bbb"); // 资产所在的项目名称 FString AssetPath = TEXT("/Game/cc"); // 资产的路径 // 获取资产数据 TArray<FAssetData> AssetDataArray; FAssetRegistryModule& AssetRegistryModule = FModuleManager::LoadModuleChecked<FAssetRegistryModule>("AssetRegistry"); FARFilter Filter; Filter.PackagePaths.Add(FName(*FString::Printf(TEXT("/%s"), *ProjectName))); Filter.bRecursivePaths = true; Filter.ClassNames.Add(UObject::StaticClass()->GetFName()); Filter.PackageNames.Add(FName(*AssetPath)); AssetRegistryModule.Get().GetAssets(Filter, AssetDataArray); if (AssetDataArray.Num() > 0) { const FAssetData& AssetData = AssetDataArray[0]; // 获取资产路径 FString AssetPackagePath = FString::Printf(TEXT("%s.%s"), *AssetData.PackageName.ToString(), AssetData.ObjectPath.ToString()); // 加载资产 UObject Asset = FRuntimeAssetCache::Get().LoadAssetFromPath(AssetPackagePath, true); if (Asset) { FString AssetName = Asset->GetName(); // 获取资产属性 // ... } }} 这段代码需要引入什么build 文件

这段代码需要引入以下模块的.build.cs文件： PublicDependencyModuleNames.AddRange(new string[] { "Core", "CoreUObject", "Engine", "AssetRegistry", "RuntimeAssetCache" }); 这个代码使用了Unreal ...

SELECT m.FNUMBER as id, m.FNAME_L2 as name, d.FNAME_L2 as unit, m.FMODEL as model FROM PONYPUNI3.T_BD_MATERIALPURCHASING mp INNER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MATERIAL m ON m.FID = mp.FMATERIALID LEFT OUTER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MeasureUnit d on m.fbaseunit=d.fid WHERE mp.FSTATUS = 1 AND m.FSTATUS = 1 AND mp.FORGUNIT=:org AND ( m.FNUMBER LIKE :keyword OR m.FNAME_L2 LIKE :keyword OR m.FMODEL LIKE :keyword ) 怎么用spring jpa实现

@Query("SELECT m.FNUMBER as id, m.FNAME_L2 as name, d.FNAME_L2 as unit, m.FMODEL as model " + "FROM PONYPUNI3.T_BD_MATERIALPURCHASING mp " + "INNER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MATERIAL m ON m.FID = mp....

SELECT m.FNUMBER as id, m.FNAME_L2 as name, d.FNAME_L2 as unit, m.FMODEL as model FROM PONYPUNI3.T_BD_MATERIALPURCHASING mp INNER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MATERIAL m ON m.FID = mp.FMATERIALID LEFT OUTER JOIN PONYPUNI3.T_BD_MeasureUnit d on m.fbaseunit=d.fid WHERE mp.FSTATUS = 1 AND m.FSTATUS = 1 AND mp.FORGUNIT=:org AND ( m.FNUMBER LIKE :keyword OR m.FNAME_L2 LIKE :keyword OR m.FMODEL LIKE :keyword ) 怎么用spring jpa @JoinColumn实现

@Column(name = "FNAME_L2") private String name; @Column(name = "FMODEL") private String model; @OneToOne(mappedBy = "material") private MaterialPurchasing materialPurchasing; @OneToOne @...

#设置中文字体 font_path = 'c:/windows/Fonts/simhei.ttf' #你可以根据你的系统调整字体路径 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)

font_path = r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc' # Windows系统常用的简体中文字体 font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path) # 使用font_prop设置图表标题为中文 rcParams['axes.unicode_minus'] = False # ...

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Linux下Sakagari Hurricane翻译工作：cpktools的使用教程

资源摘要信息:"cpktools是一套Python脚本工具，专门用于处理CRI-CPK格式的存档文件。这些工具主要在Linux环境下运行，对于在Sakagari Hurricane平台上进行翻译工作来说非常有用。cpktools提供了一系列功能，包括解包、提取文本，以及导入修改后的文本回到源文件中。" 在详细讨论这些知识点之前，有必要先了解一些相关背景信息。 背景知识： 1. CRI-CPK文件格式：这是一种专有的文件格式，由CRI Middleware公司开发，用于他们的游戏开发工具包。CPK文件可以被用于打包和分发游戏资源，如音频、视频、图像等。 2. Sakagari Hurricane：这是一个文本处理和翻译的软件工具，广泛用于游戏本地化工作中，让翻译人员能够编辑游戏文本而无需修改原始游戏代码。 3. Python：是一种流行的编程语言，其脚本的可读性和简洁性使其在数据处理和自动化任务中非常受欢迎。 4. Python 2.x：指的是Python编程语言的2.x版本，它在2000年至2010年间非常流行。当前流行的版本是Python 3.x，两者之间存在一定的不兼容性。 5. bitarray：这是一个Python库，提供了存储和操作位数组的高效方式。 现在，我们来具体看看cpktools提供的工具。 知识点： 1. cpkunpack.py：这是一个Python脚本，用于解压CPK文件。当你运行这个脚本时，它会将CPK文件中的数据解包，并且将HEADER、TOC（Table of Contents，目录表）、ITOC（Index Table of Contents，索引目录表）和ETOC（Extended Table of Contents，扩展目录表）信息打印到标准输出（stdout）。这一步骤是进行翻译工作前的重要步骤，因为它允许翻译人员访问和编辑存储在CPK文件中的文本资源。 2. screxport.py：这个脚本可以用来从scr.bin文件中提取Shift-JIS编码的字符串。Shift-JIS是一种用于日文字符编码的字符编码方案。该工具搜索文件中的标记前缀，将标记前缀后的文本作为字符串提取出来。需要注意的是，这个工具只适用于未被压缩或加密的脚本文件。 3. scrimport.py：这个脚本的功能是将编辑过的字符串导入回scr.bin文件。使用这个脚本时，翻译人员可以替换掉原来的标记前缀文本。如果需要导入的文本超过了原始长度，这个脚本还支持随机拆分文本文件。这意味着翻译人员可以处理较长的文本，并且将它们正确地导入到游戏中。 安装指南： 要使用cpktools，用户需要安装Python 2.x版本。同时，为了运行cpkunpack.py，需要从python-pip安装bitarray库。可以使用以下命令进行安装： ``` pip install bitarray ``` cpktools通常会包含在名为“cpktools-master”的压缩包文件中。解压该压缩包后，你将能够访问上述的Python脚本工具。 在处理CPK文件时，一个常见的工作流程可能包括：使用cpkunpack.py提取CPK文件内容，然后用screxport.py提取需要翻译的文本，进行翻译后，利用scrimport.py将修改后的文本导回到scr.bin文件中。完成这些步骤后，翻译后的文本就可以应用到游戏中了。 总结来说，cpktools为处理CRI-CPK存档文件提供了一套完整的解决方案，使得翻译人员能够有效地进行文本编辑工作。由于这些脚本都是使用Python编写的，因此它们对于熟悉Python编程的用户来说易于上手。对于想在Linux环境下自动化或辅助游戏本地化工作的用户，cpktools是一个宝贵的资源。