trajectory_line.set_data(record[:frame][1], record[:frame][2]) IndexError: list index out of range

时间: 2023-10-24 10:04:39 浏览: 42
这个错误通常发生在你尝试访问一个列表中不存在的索引位置。在你的代码中,`record[:frame][1]` 和 `record[:frame][2]` 表示要访问 `record` 列表中的第二个和第三个元素,但是出现了索引超出范围的错误。 这可能是由于以下几种情况导致的: 1. `frame` 的值超出了 `record` 列表的长度范围:请确保 `frame` 的值不大于 `record` 列表的长度。 2. `record` 列表中没有足够的元素:确保在尝试访问索引位置之前,`record` 列表已经正确地被填充了足够的元素。 3. `record` 列表中的元素不是预期的类型:如果 `record` 列表中的元素不是可迭代对象(例如列表或元组),那么尝试使用索引来访问它们会导致索引超出范围的错误。 你可以检查一下你的代码,看看是否有任何可能导致索引超出范围的情况,并确保在使用索引访问 `record` 列表之前,列表已经正确地填充了所需的元素。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,以便我可以帮助你更好地解决问题。
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trajectory_line.set_data(record[:frame, 1], record[:frame, 2]) TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

抱歉,我之前给出的修改代码有误。根据你提供的错误信息,`TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple`,这个错误表明在尝试使用切片索引时,传递了一个元组而不是整数或切片对象。 为了解决这个问题,你可以改为使用单独的切片操作,而不是将多个切片索引组合在一起。以下是修改后的代码示例: ```python trajectory_line.set_data([record[i][1] for i in range(frame)], [record[i][2] for i in range(frame)]) speed_text.set_text(f'车速: {record[frame][3]} km/h') time_text.set_text(f'时间:{record[frame][0]}') ``` 在这里,我们使用了两个单独的切片操作来获取所需的经度和纬度信息,并将它们传递给 `set_data()` 方法。同时,我们使用 `record[frame]` 来获取特定帧的车速和时间信息。 请尝试使用这个修改后的代码,并检查是否能够正确地更新车辆轨迹和实时车速显示。如果问题仍然存在,请提供更多的代码细节,以便我可以帮助你更好地解决问题。

with open(file_name, 'r') as file: next(file) # 跳过标题行 # 解析轨迹数据 data = file.readlines() time = [line.split(',')[1] for line in data] longitude = [float(line.split(',')[2]) for line in data] latitude = [float(line.split(',')[3]) for line in data] speed = [int(line.split(',')[5]) for line in data] #筛选固定时段的记录 k = 0 head_time = '2011/04/20 06:29:59' end_time = '2011/04/20 09:30:01' #record = [[time[0], longitude[0], latitude[0], speed[0]] * len(longitude)] record = [[time[0], longitude[0], latitude[0], speed[0]] for _ in range(len(longitude))] #print(record) for i in range(len(longitude)): if time[i] < end_time and time[i] >head_time: record[k] = [time[i], longitude[i], latitude[i], speed[i]] #record[k] = data[i] k = k+1 #print(k) #print(record[:k]) record = record[:k] # 绘制指定车辆的动态轨迹 trajectory_line, = ax.plot([], [], color='red', linewidth=1) # 设置车速显示框位置 speed_text = ax.text(0.95, 0.05, '', transform=ax.transAxes, ha='right', va='bottom') time_text = ax.text(0.05, 0.95, '', transform=ax.transAxes, ha='left', va='top') # 初始化动画函数 def animate(frame): ''' # 更新车辆轨迹 trajectory_line.set_data(longitude[:frame], latitude[:frame]) # 更新实时车速显示 speed_text.set_text(f'车速: {speed[frame]} km/h') time_text.set_text(f'时间:{time[frame]}') ''' # 更新车辆轨迹 trajectory_line.set_data(record[:frame][1], record[:frame][2]) # 更新实时车速显示 speed_text.set_text(f'车速: {record[:frame][3]} km/h') time_text.set_text(f'时间:{record[:frame][0]}') # 创建动画 anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(record), interval=200, blit=False) # 显示动画 plt.show()

根据你提供的代码,我看到你已经对记录进行了筛选,并将筛选后的记录存储在了`record`列表中。然后,在动画函数`animate()`中,你尝试使用`record[:frame][1]`和`record[:frame][2]`来获取经度和纬度信息,以更新车辆轨迹的坐标。然后你使用`record[:frame][3]`来获取车速信息。但是,这里出现了一个错误。 `record[:frame]`返回一个切片,它是一个包含`frame`之前的元素的新列表。然后,你尝试通过索引1和2来访问经度和纬度信息,以及索引3来访问车速信息。然而,这样的索引操作不适用于列表切片。 为了解决这个问题,你可以使用`record[frame]`来直接访问特定帧的记录,并获取所需的经度、纬度和车速信息。以下是修改后的代码示例: ```python # 更新车辆轨迹 trajectory_line.set_data(record[:frame, 1], record[:frame, 2]) # 更新实时车速显示 speed_text.set_text(f'车速: {record[frame, 3]} km/h') time_text.set_text(f'时间:{record[frame, 0]}') ``` 请注意,这里使用了索引操作符`[]`而不是切片操作符`[:]`。这样可以直接访问特定帧的记录,并获取所需的信息。 请尝试使用这个修改后的代码,并检查是否能够正确地更新车辆轨迹和实时车速显示。如有其他问题,请随时提问。

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void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

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