for multi in json_file["shapes"]: TypeError: list indices must be integers or slices, not str

时间: 2023-08-25 20:18:38 浏览: 74
这个错误提示表明在对列表进行索引时使用了字符串作为索引，但是列表只接受整数或切片作为索引。这个错误通常发生在对json_file["shapes"]进行循环迭代时，可能是由于json_file["shapes"]不是一个列表而是一个字典导致的。为了解决这个问题，您可以检查一下json_file["shapes"]的数据类型，确保它是一个列表。如果不是一个列表，您可以尝试将其转换为列表类型，例如使用list()函数。这样就可以通过整数索引或切片来访问列表元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple](https://blog.csdn.net/m0_70484757/article/details/131177799)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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将以下代码修改为对指定文件夹下所有.json文件的遍历：import json def convert_rect_to_polygon(json_data): for shape in json_data['shapes']: if shape['shape_type'] == 'rectangle': # 获取矩形的两点坐标 x, y, width, height = shape['points'][0] + shape['points'][1] # 将矩形的两点坐标转换为四点坐标 new_points = [[x, y], [x + width, y], [x + width, y + height], [x, y + height]] # 更新shape的类型和坐标数据 shape['shape_type'] = 'polygon' shape['points'] = new_points # 读取json文件 with open('your_file.json', 'r') as f: json_data = json.load(f) # 调用函数进行转换 convert_rect_to_polygon(json_data) # 将更新后的数据写入json文件 with open('your_file.json', 'w') as f: json.dump(json_data, f)

for shape in json_data['shapes']: if shape['shape_type'] == 'rectangle': # 获取矩形的两点坐标 x, y, width, height = shape['points'][0] + shape['points'][1] # 将矩形的两点坐标转换为四点坐标 new_...

for group_shape in group_shapes: for shape in group_shape.shapes: if shape.has_text_frame: if(shape.text.find(search_str))!=-1: text_frame = shape.text_frame # cur_texts = text_frame.paragraphs[0].runs for index in range(len(text_frame.paragraphs)): cur_text = text_frame.paragraphs[index].text #print(cur_texts[index].text.encode('utf-8').strip().decode()) if(cur_text.find(search_str))!=-1: print(7788) #print(cur_texts[index].text) new_text = cur_text.replace(str(search_str), str(repl_str)) text_frame.paragraphs[index].text = new_text #print(cur_text)

这段代码看起来是在遍历PPT中的组合形状（group_shapes）以查找并替换文本。 在给定的代码中，它首先遍历每个组合形状（group_shape），然后在组合形状中的每个形状（shape）上进行检查。如果形状有文本框（has_...

import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件：{data['Filename']}，左上角坐标：({data['Min_X']}, {data['Min_Y']})，右下角坐标：({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

1. 首先，通过读取指定文件夹中的JSON文件，获取细胞的多边形坐标信息，并计算出最小包围框的左上角和右下角坐标。 2. 将坐标信息添加到一个列表中，用于后续写入CSV文件。 3. 使用列表中的坐标信息生成输入提示...

Inputs to a layer should be tensors. Got: <_VariantDataset shapes: (None, 256, 484, 3), types: tf.float32>

回答：这个问题是关于机器学习的，输入到一个层中的应该是张量，但是得到的是一个形状为(None, 256, 484, 3)的tf.float32类型的_VariantDataset。可能需要对数据进行处理，将其转换为张量类型。

"shapes": [ { "label": "Teeth", "group_id": null, "description": "", "shape_type": "polygon", "flags": {} }, { "label": "Plaque_3", "group_id": null, "description": "", "shape_type": "polygon", "flags": {} }, { "label": "Stained_1", "group_id": null, "description": "", "shape_type": "rectangle", "flags": {} } json文件中包含以上数组，如何将label为“Teeth“的组的group_id修改为”1“

for shape in data['shapes']: # 检查"label"是否为"Teeth" if shape['label'] == 'Teeth': # 修改"group_id"的值 shape['group_id'] = '1' # 将修改后的数据转换回JSON字符串 updated_json_str = json.dumps...

"shapes": [ { "label": "Teeth", "group_id": null, "description": "", "shape_type": "polygon", "flags": {} }, { "label": "Plaque_3", "group_id": null, "description": "", "shape_type": "polygon", "flags": {} }, { "label": "Stained_1", "group_id": null, "description": "", "shape_type": "rectangle", "flags": {} } json文件中包含以上数组，我如何选取第一个"label"并将其值修改为"teeTh"

要选择并修改JSON中的第一个"label"的值，你可以使用Python的json库和列表索引。下面是一个示例： python import json # 假设你有一个包含JSON数据的字符串 json_str = ''' { "shapes": [ { "label": "Teeth...

text_boxes = doc.inline_shapes for box in text_boxes: if box.has_text_frame: # 查找文本框的文本 for paragraph in box.text_frame.paragraphs: if tag5 in paragraph: #将文本框里的内容替换为filenumber box.text_frame.paragraphs[0].text = text.replace(tag5, filenumber_name)

具体来说，它首先使用doc.inline_shapes查找文档中的所有内联形状（包括文本框），然后遍历每个内联形状，查找其中是否有文本框。如果有，它将遍历文本框中的每个段落，并检查其中是否包含特定的文本标记(tag5)。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\21070\PycharmProjects\pythonProject7\wtp.py", line 11, in <module> for shape in doc.inline_shapes: AttributeError: 'lxml.etree._Element' object has no attribute 'inline_shapes'

这个错误提示显示你在一个lxml.etree._Element对象上调用了inline_shapes属性，但是该对象没有inline_shapes属性。这可能是因为你使用了错误的对象，或者对象没有包含inline_shapes属性。 你需要确认一下你...

for shape in document.inline_shapes: 代码获取对象列表后，怎样输出其中的每个元素

for shape in document.inline_shapes: print("Shape type:", shape.type) print("Shape width:", shape.width) 您可以根据需要修改输出的信息。请注意，此代码仅适用于 Microsoft Word 中的 inline_shapes。...

for i, image in enumerate(doc.inline_shapes): image_data = image.image_data是什么意思

其中，doc 是一个 Word 文档对象，inline_shapes 是一个包含所有内联形状（包括图片）的集合。enumerate 函数用来遍历这个集合中的所有元素，并且同时获取元素的索引 i 和元素本身 image。然后，image_...

ValueError: in user code: File "<ipython-input-125-a3913fd32fc6>", line 3, in load_image_train * img = read_jpg(img_path) File "<ipython-input-114-b37a7e412e40>", line 3, in read_jpg * img = tf.io.read_file(path) ValueError: Shape must be rank 0 but is rank 1 for '{{node ReadFile}} = ReadFile[](args_0)' with input shapes: [?].

通常情况下，tf.io.read_file 函数需要一个形状为 [1] 的张量作为输入，表示单个文件路径。但是，您传递给 read_jpg 函数的 img_path 参数可能具有形状 [?]，即一个未知长度的一维张量。 为了解决这个...

逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_...

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

最后，使用循环遍历size_list和tensor_list，将每个进程发送过来的张量转换为字节流，并通过pickle.loads函数将其反序列化为原始数据。将反序列化后的数据存储在data_list列表中，并将其作为函数的返回值。 ...

shapes = doc.inline_shapes for shape in shapes: if shape.type == 3: # 查找文本框的文本 for paragraph in shape.text_frame.paragraphs: if tag5 in paragraph: #将文本框里的内容替换为filenumber shape.text_frame.paragraphs[0].text = text.replace(tag5, filenumber_name)

具体来说，代码首先获取文档中的所有内联形状（inline shapes），然后遍历每个形状。如果形状的类型是文本框（type == 3），则查找文本框中的每个段落（paragraph），并检查段落中是否包含指定的关键字（tag5）。...

for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][:self.m], self.params['mf_params'][self.m + i * self.m:self.m * (i + 1)])出现operands could not be broadcast together with shapes (32,3) (0,) 修改

for i in range(self.n): mf_out[:, i, :] = self.gaussmf(X_batch[:, i].reshape(-1, 1), self.params['mf_params'][i*self.m:(i+1)*self.m], self.params['mf_params'][self.n*self.m+i*self.m:self.n*self.m+...

ValueError: Dimensions must be equal, but are 1 and 12 for '{{node multi_head_attention/query/einsum/Einsum}} = Einsum[N=2, T=DT_FLOAT, equation="abc,cde->abde"](Placeholder, multi_head_attention/query/einsum/Einsum/ReadVariableOp)' with input shapes: [?,

这个错误是由于张量的维度不匹配引起的。根据错误信息，你正在进行一个形状为[?, 1]和[?, 12]的张量之间的乘法操作，其中?表示可变的维度。但是，这两个张量的第二个维度不匹配，所以会引发 ValueError 错误。...
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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300