latitude = Split(Split(result, """location"":{""lat"":")(1), ",")(0)这段VBA代码有什么问题

时间: 2023-09-27 11:11:12 浏览: 117
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js中split()方法得到的数组长度问题

star5星 · 资源好评率100%
这段VBA代码存在几个问题。首先，VBA中没有Split函数，需要使用VBA的内置函数来实现相同的功能。其次，代码中使用了result这个变量，但是没有给出这个变量的定义和赋值。最后，代码中使用了反斜杠来转义引号，但是在VBA中应该使用双引号来表示字符串。 要修复这些问题，可以使用VBA的Split函数来实现字符串的拆分。同时，需要确保result这个变量已经定义并且赋值。最后，将代码中的反斜杠替换为双引号即可。 修复后的代码如下所示： ``` Dim result As String Dim latitude As String ' 其他代码... result = "location"":{""lat"":51.50700703827454, ""lng"":-0.12791916931155356}" latitude = Split(Split(result, """"location"":{""lat"":")(1), ",")(0) ' 其他代码... ``` 请注意，这只是修复了代码中的问题，并没有对代码的逻辑进行修改。如果还有其他问题，请提供更多上下文信息。
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google-panorama-by-location:通过[lat，lng]获取Google StreetView

var location = [ 51.50700703827454 , - 0.12791916931155356 ] panorama ( location , function ( err , result ) { if ( err ) throw err // pano ID console . log ( result . id ) // actual latitude, ...
md

【温故而知新】JavaScript的BOM之Screen:Location:History对象.md

lat: 0, lng: 0, name: "", init: function (lat, lng, name) { this.lat = lat; this.lng = lng; this.name = name; }, getLongitude: function () { return 经度为：${this.lng}; }, getLatitude...

<l-rotated-marker :key="item.id" v-if="filterMarker(item)" ref="markersRef" class="marker-box" :lat-lng="[item.lat || item.latitude, item.lon || item.longitude]" :icon="icon" :circle="circle" @click="clickMarker(item)">

return this.$refs.map.mapObject.distance([0, 0], [0, 0.027]) || 0; }, }, 注意：这里使用了$refs.map.mapObject来获取地图对象，并使用distance方法来计算地图上两个点之间的距离。 4. 在Vue.js...

请给以下代码改错：clear;clc; %% sal = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','PSAL_ADJUSTED'); st = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','TEMP_ADJUSTED'); latitude0 = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','LATITUDE'); longitude0 = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','LONGITUDE'); sst = st(10,1:end); % 10米深处 lon0 = -72:0.1:42; lat0 = -55:0.1:60; [x,y]=meshgrid(lon0,lat0); %% griddata plot figure(1) SST = griddata(longitude0,latitude0,sst',x,y,'linear'); m_proj('Equidistant Cylindrical', 'lat', [-75 70],'lon', [-90 40],1); % 背景掩膜 m_pcolor(x,y,SST); % 画图 m_coast('patch',[.7 .7 .7],'edgecolor','none'); m_grid('linestyle','--','tickdir','in'); colormap('jet'); h=colorbar; set(get(h,'Title'),'string','mm'); hold on xlabel('Lon');ylabel('Lat') title('griddata-based preciptation (mm) ') %% cressman plot figure(2) SST2 = cressman_interp(lon0,lat0,longitude0,latitude0,sst,20,1); m = find(SST2==0); SST2(m) = nan; m_proj('Equidistant Cylindrical', 'lat', [-75 70],'lon', [-90 40],1); % 背景掩膜 m_pcolor(x,y,SST2'); % 画图 m_coast('patch',[.7 .7 .7],'edgecolor','none'); m_grid('linestyle','--','tickdir','in'); colormap('jet'); h=colorbar; set(get(h,'Title'),'string','mm'); hold on xlabel('Lon');ylabel('Lat'); title(['Cressman-based preciptation (mm) ']);

这段代码是读取海洋温盐度数据并绘制表面温度分布图，没有明显的错误。但是，可能需要注意以下几点： 1. 文件路径是否正确，需要根据实际情况进行修改； 2. 数据文件中的变量名是否正确，需要根据实际情况进行修改...

heightBB_real = heightBB(logical((lon(:) >= 118) & (lon(:) <= 123)), logical((lat(:) >= 28) & (lat(:) <= 33)));这段代码在matlab中运行后显示索引超出矩阵维度

这个错误通常是因为索引超出了矩阵的尺寸，或者不正确的索引方式导致的。根据你提供的代码，可能是由于 heightBB 的输入参数维度不正确导致的。 你可以检查一下 heightBB 函数的输入参数是否正确。另外，也可以...

<map :latitude="lat" :longitude="lng" class="map"></map>报错Map key not configured.

这个报错意味着你没有将你使用的地图API的key配置到你的代码中。你需要去获取一个地图API的key，然后将它配置到你的代码中。 如果你正在使用Google Maps，你可以按照以下步骤获取API key： 1. 前往 Google Cloud...

for index, row in result.iterrows(): node_id = row['Node ID'] lat = row['latitude'] lon = row['longitude'] x, y = latlon_to_pixel(lat, lon) draw.point((x, y ), fill=(255, 0, 0))

这段代码使用了PIL库中的ImageDraw模块来绘制地图上的节点，具体实现步骤如下： 1. 遍历结果表格中的每一行，获取节点ID、经度和纬度信息。 2. 调用latlon_to_pixel函数将经纬度坐标转换为图像上的像素坐标。 3. ...

<map longitude="{{longitude}}" latitude="{{latitude}}" markers="{{markers}}"satellite="true" scale="15"> <form class="search-form"> <input type="text" placeholder="请输入位置名称以搜索" bindchange="onSearchInputChange" /> </form> <view class="map-button"> <image class="map-button-image" src="/images/map-button.png" /> </view> </map>Page({ /** * 页面的初始数据 */ data: { //经纬度 latitude: 45.745842, longitude: 127.212255, markers: [{ latitude: 45.745842, longitude: 127.212255, width: 35, height: 50 }] }, onLoad: function() { var that = this; wx.getLocation({ type: 'gcj02', success: function(res) { that.setData({ latitude: res.latitude, longitude: res.longitude, }); } }); }, onSearchInputChange: function(event) { var that = this; var searchValue = event.detail.value; if (searchValue) { wx.getLocation({ type: 'gcj02', success: function(res) { var latitude = res.latitude; var longitude = res.longitude; var marker = { id: 0, latitude: latitude, longitude: longitude, width: 50, height: 50, }; this.setData({ longitude: longitude, latitude: latitude, markers: [marker] }); } }); } } })实现代码中的搜索和定位功能

latitude: location.lat, longitude: location.lng, markers: [{ id: 0, latitude: location.lat, longitude: location.lng, iconPath: '/images/location.png', width: 20, height: 20 }] }); } }, ...

from math import * import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("D:\\sc\\fusion数据表.xlsx") df1 = pd.DataFrame(df) df2 = df1.iloc[0:,[10,19,20]] def get_coordinate(latitude,longitude): B = latitude L = longitude q = log( tan(pi/4 + B/2)*(1-exp(1)*sin(B)) / (1+exp(1)*sin(B))**exp(1/2) ) x = K*q y = K*(L-L0) return (x, y) if __name__ == '__main__': latitude = 34 longitude = -167 a = 6378137.0000 # 单位为m b = 6356752.3142 B0 = 0; L0 = 0; e1 = sqrt(pow(a,2) - pow(b,2)) / a e2 = sqrt(pow(a,2) - pow(b,2)) / b K = a* cos(B0) / sqrt(1-pow(exp(2), 2)*pow(sin(B0), 2)) for lat, lng in df2.groupby('id'): data = get_coordinate('lat','lng') print(data)

这段代码是使用Python语言编写的，包括了导入了数学模块、Pandas模块和Numpy模块。然后使用Pandas模块读取了一个名为"D:\\sc\\fusion数据表.xlsx"的Excel文件，并将其转换为DataFrame格式的数据。接着从DataFrame中...

import serial import pynmea2 # 打开串口连接 ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600, timeout=5.0) while True: # 读取GPS模块发送的数据 data = ser.readline().decode('utf-8') if data.startswith('$GPGGA'): # 解析NMEA数据 msg = pynmea2.parse(data) # 获取位置信息 latitude = msg.lat longitude = msg.lon altitude = msg.altitude # 打印位置信息 print('Latitude:', latitude) print('Longitude:', longitude) print('Altitude:', altitude)代码错误追踪

这两个 Python 库的作用分别是: - serial 库用于串口通信，可以在 Python 中通过串口和设备进行通信。 - pynmea2 库用于解析 GPS 设备发送的 NMEA 句子，可以获取 GPS 信息，如经纬度、速度、日期等等。

proj = ccrs.AlbersEqualArea(central_longitude=(lon1 + lon2) * 0.5,#central_longtitude:中央经线 central_latitude=(lat1 + lat2) * 0.5,#central_latitude:中央纬线 )#修改投影投影

这段代码使用了Cartopy库中的AlbersEqualArea投影方法，将地球表面投影到平面上，以便于进行地图绘制和分析。其中，central_longitude和central_latitude分别表示投影中心的经度和纬度。AlbersEqualArea投影方法是一...

用qt解析{"status":0,"result":{"location":{"lng":116.3076223267197,"lat":40.05682848596073},"precise":1,"confidence":80,"comprehension":100,"level":"门址"}}

QString jsonString = "{\"status\":0,\"result\":{\"location\":{\"lng\":116.3076223267197,\"lat\":40.05682848596073},\"precise\":1,\"confidence\":80,\"comprehension\":100,\"level\":\"门址\"}}";...

def get_distance(longitude_1, latitude_1, longitude_2, latitude_2): """" 计算两个经纬度点之间的直线距离 :param longitude_1: 第1个点经度 :param latitude_1: 第1个点维度 :param longitude_2: 第2个点经度 :param latitude_2: 第2个点维度 :return: 距离 km """ # 经纬度转换成弧度 # lng1,lat1,lng2,lat2 = (120.12802999999997,30.28708,115.86572000000001,28.7427)　 lng1, lat1, lng2, lat2 = map(math.radians, [float(longitude_1) , float(latitude_1), float(longitude_2), float(latitude_2)]) d_lon = lng2 - lng1 d_lat = lat2 - lat1 a = math.sin(d_lat / 2) ** 2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(d_lon / 2) ** 2 distance = 2 * math.asin(math.sqrt(a)) * 6371 * 1000 # 地球平均半径，6371km distance = round(distance / 1000, 3) return distance 是什么意思

这段代码定义了一个名为get_distance的函数，用于计算两个经纬度点之间的直线距离。 具体的代码逻辑如下： 1. 函数注释中提供了函数的说明和参数说明。 2. 函数接受四个参数：longitude_1、latitude_1、...

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits. basemap import Basemap import xarray as xr import pandas as pd import numpy as np import netCDF4 as nc import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') plt.subplot(1,1,1) ds.hgt.plot() plt.show() projection=ccrs.Orthographic(central_latitude=90, central_longitude=0) fig=plt.figure(figsize=(8,8)) ax=plt.axes(projection=projection) ax.coastlines() ax.set_global() ax.axhline(0,color='black') ax.axvline(0,color='black') ds=nc.Dataset('correlation.1.30.160.200.191.3.13.51.nc') lon=ds.variables['lon'][:] lat=ds.variables['lat'][:] time_index=0 variable=ds.variables['hgt'][time_index,:,:] lonlon,latlat=np.meshgrid(lon,lat) plt.scatter(lonlon,latlat) plt.contourf(lon,lat,variable,cmap='jet') data = ds.variables['time'][:] long = ds.variables['lon'][:] lati = ds.variables['lat'][:] plt.colorbar(label="Sif", orientation="horizontal") cbar=plt.colorbar plt.title('Jan 1948 to 2020: 1000mb Geopotential Height \n Seasonal Correlation w/ Jan SOI \n NCEP /NCAR Reanalysis') plt.show() plt.savefig('12.pdf')给代码改错

根据您提供的代码，我注意到其中可能存在一些错误。以下是我对代码的修改建议： python import matplotlib.pyplot as plt import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs ds = xr.open_dataset('correlation....

%Matlab程序读取sst数据： close all clear all oid='sst.mnmean.nc' sst=double(ncread(oid,'sst')); nlat=double(ncread(oid,'lat')); nlon=double(ncread(oid,'lon')); mv=ncreadatt(oid,'/sst','missing_value'); sst(find(sst==mv))=NaN; [Nlt,Nlg]=meshgrid(nlat,nlon); %Plot the SST data without using the MATLAB Mapping Toolbox figure pcolor(Nlg,Nlt,sst(:,:,1));shading interp; load coast;hold on;plot(long,lat);plot(long+360,lat);hold off colorbar %Plot the SST data using the MATLAB Mapping Toolbox figure axesm('eqdcylin','maplatlimit',[-80 80],'maplonlimit',[0 360]); % Create a cylindrical equidistant map pcolorm(Nlt,Nlg,sst(:,:,1)) % pseudocolor plot "stretched" to the grid load coast % add continental outlines plotm(lat,long) colorbar % sst数据格式 % Variables: % lat % Size: 89x1 % Dimensions: lat % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_north' % long_name = 'Latitude' % actual_range = [88 -88] % standard_name = 'latitude_north' % axis = 'y' % coordinate_defines = 'center' % % lon % Size: 180x1 % Dimensions: lon % Datatype: single % Attributes: % units = 'degrees_east' % long_name = 'Longitude' % actual_range = [0 358] % standard_name = 'longitude_east' % axis = 'x' % coordinate_defines = 'center' % % time % Size: 1787x1 % Dimensions: time % Datatype: double % Attributes: % units = 'days since 1800-1-1 00:00:00' % long_name = 'Time' % actual_range = [19723 74083] % delta_t = '0000-01-00 00:00:00' % avg_period = '0000-01-00 00:00:00' % prev_avg_period = '0000-00-07 00:00:00' % standard_name = 'time' % axis = 't' % % time_bnds % Size: 2x1787 % Dimensions: nbnds,time % Datatype: double % Attributes: % long_name = 'Time Boundaries' % % sst % Size: 180x89x1787 % Dimensions: lon,lat,time % Datatype: int16 % Attributes: % long_name = 'Monthly Means of Sea Surface Temperature' % valid_range = [-5 40] % actual_range = [-1.8 36.08] % units = 'degC' % add_offset = 0 % scale_factor = 0.01 % missing_value = 32767 % precision = 2 % least_significant_digit = 1 % var_desc = 'Sea Surface Temperature' % dataset = 'NOAA Extended Reconstructed SST' % level_desc = 'Surface' % statistic = 'Mean' % parent_stat = 'Mean' 解释这个代码的意思，并将其转换为python代码

这段Matlab代码的功能是读取一个名为'sst.mnmean.nc'的NetCDF文件中的数据，并进行可视化。以下是对代码的解释和相应的Python代码转换： python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_...

ggplot() + geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat, group = group), color = "gray") + geom_point(data = baiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "white")+ geom_point(data = qingyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "lightgreen") + geom_point(data = heiyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "black") + geom_point(data = daye_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "yellowgreen") + geom_point(data = huyang_data, aes(x = Longitude, y = Latitude), color = "orange") + ggtitle("map")这段代码中哪里有问题

这段代码中没有明显的语法错误，但是缺少了一个加号（+）来连接ggtitle()函数，它应该在最后一个geom_point()函数的后面。应该将代码修改为： ggplot() + geom_path(data = world_map, aes(x = long, y = lat...

data.forEach((e) => { let popupTitle = ""; if (e.lat && e.lng) { let icon = L.icon({ iconUrl: getAssetsFile("point.png"), iconSize: [32, 32], popupAnchor: [0, 0], zIndexOffset: 100000, }); popupTitle = setHtml(e); let marker = L.marker([e.lat, e.lng], { draggable: false, icon: icon, }).bindPopup(popupTitle, { direction: "top", offset: [0, 5], className: "toolclick", closeButton: false, }); marker.setIcon(L.circleMarker(marker.getLatLng(), { radius: 10 })); /**给数据添加marker */ e.marker = marker; marker.on(click, () => { //添加点击事件 console.log(e, "ee"); // pointData = e; }); marker.on("dragend", function (event) { let position = marker.getLatLng(); if (currentEditType.value == "single") { tempLatLng.lat = position.lat; tempLatLng.lng = position.lng; } else { let index = allModifyData.value.findIndex((item) => item.id == e.id); if (index >= 0) { allModifyData.value[index].lat = position.lat; allModifyData.value[index].lng = position.lng; } else { let obj = {}; obj.id = e.id; obj.lat = position.lat; obj.lng = position.lng; allModifyData.value.push(obj); } } console.log("实时坐标：", position); }); marker.data = e; layers.push(marker); // bounds.push([e.lat, e.lng]); } }); 这段代码创建标点报错 options.icon.createIcon is not a function帮我找出原因，并且改进

这个错误通常是因为 icon 对象没有正确地实现 createIcon 方法。所以建议检查 getAssetsFile("point.png") 返回的路径是否正确，以及 iconUrl 是否指向了一个有效的图标文件。 另外，你可以考虑使用 ...

max_lat = result['latitude'].max() min_lat = result['latitude'].min() max_lon = result['longitude'].max() min_lon = result['longitude'].min()

这段代码是用来计算给定数据集中纬度和经度的最大值和最小值的。具体来说，它将数据集中的纬度和经度分别存储在result['latitude']和result['longitude']中，然后使用max()和min()函数来计算它们的最大值和最小值。...
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。