for i in range(len(zip(coeffs1, coeffs2))): TypeError: object of type 'zip' has no len()

时间: 2023-06-22 12:31:05 浏览: 96
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TypeError object of type ‘type’ has no len()—Python报错问题:

你遇到了错误,因为zip()函数返回的是一个zip对象,而不是列表对象。zip对象并不支持len()函数,因此你无法直接使用它来获取长度。但是,你可以将zip对象转换为列表对象,然后再使用len()函数获取它的长度,像这样: ``` coeffs1 = [1, 2, 3] coeffs2 = [4, 5, 6] for i in range(len(list(zip(coeffs1, coeffs2)))): print(i) ``` 输出: ``` 0 1 2 ``` 在这个例子中,zip()函数将coeffs1和coeffs2两个列表打包成了一个元组的列表[(1, 4), (2, 5), (3, 6)],然后将它转换为列表并使用len()函数获取它的长度,最后将长度作为参数传递给range()函数。
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代码import serial import pywt import numpy as np import time # 接收数据 ser = serial.Serial('COM3', 115200) # 115200 是波特率 fi = 0 for turn in range(0, 3): # 设置接收数据轮次 n = 0 Sum = 0 m = 1000 dataset = [1 for i in range(1000)] while True: # 设置接收数据个数 n = n + 1 if n > 1000: break # 开始接收数据 data = ser.readline().strip() print(data.decode()) if n > 1: if abs(int.from_bytes(data, byteorder='little', signed=False) - int.from_bytes(dataset[n - 2], byteorder='little', signed=False)) >= 700: dataset[n-1] = dataset[n-2] else: dataset[n-1] = data # 使用小波分析进行阈值去噪声 w = pywt.Wavelet('db8') # 用Daubechies8小波 maxlev = pywt.dwt_max_level(len(dataset), w.dec_len) # 最大分解的阶数 # print("The maximum level is " + str(maxlev)) threshold = 0.5 # 阈值滤波 coeffs = pywt.wavedec(dataset, 'db8', level=maxlev) # 将信号进行小波分解 for i in range(1, len(coeffs)): coeffs[i] = pywt.threshold(coeffs[i], threshold * max(coeffs[i])) # 将噪声滤波 datarec = pywt.waverec(coeffs, 'db8') # 对信号重构 # print(str(datarec)) fi = datarec + fi print("The final result data is " + str(sum(datarec)/len(datarec))) print("average is " + str(sum(fi)/len(fi) / 3))有报错Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86138/Desktop/光设校赛/main.py", line 23, in <module> if abs(int.from_bytes(data, byteorder='little', signed=False) - int.from_bytes(dataset[n - 2], byteorder='little', TypeError: cannot convert 'int' object to bytes

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pywt from skimage import io, color # 读取灰度图像并转换为RGB图像 img_gray = io.imread('lena.png', as_gray=True) img = color.gray2rgb(img_gray) # 对图像的三个通道进行DWT变换 coeffs_r = pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar') coeffs_g = pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar') coeffs_b = pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar') # 设置压缩比率 compress_ratio = 0.5 # 计算阈值 threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[1].ravel()))] threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[1].ravel()))] threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[1].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[1].ravel()))] # 对小于阈值的系数进行置零 coeffs_r = list(coeffs_r) coeffs_r[0] = np.round(coeffs_r[0]) coeffs_r[1] = np.where(np.abs(coeffs_r[1]) < threshold_r, 0, coeffs_r[1]) coeffs_r[2] = np.where(np.abs(coeffs_r[2]) < threshold_r, 0, coeffs_r[2]) coeffs_g = list(coeffs_g) coeffs_g[0] = np.round(coeffs_g[0]) coeffs_g[1] = np.where(np.abs(coeffs_g[1]) < threshold_g, 0, coeffs_g[1]) coeffs_g[2] = np.where(np.abs(coeffs_g[2]) < threshold_g, 0, coeffs_g[2]) coeffs_b = list(coeffs_b) coeffs_b[0] = np.round(coeffs_b[0]) coeffs_b[1] = np.where(np.abs(coeffs_b[1]) < threshold_b, 0, coeffs_b[1]) coeffs_b[2] = np.where(np.abs(coeffs_b[2]) < threshold_b, 0, coeffs_b[2]) # 合并三个通道的系数 coeffs = [np.stack([coeffs_r[i], coeffs_g[i], coeffs_b[i]], axis=-1) for i in range(len(coeffs_r))] # 对图像进行IDWT反变换 img_dwt = pywt.idwt2(coeffs, 'haar') # 显示原始图像和压缩后的图像 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original image") ax[1].imshow(img_dwt) ax[1].set_title("Compressed image (DWT)") ax[1].set_xlabel("Compression ratio: {:.2f}".format(compress_ratio)) plt.tight_layout() plt.show()

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