cursor c4d

时间: 2024-02-04 18:01:08 浏览: 25
“cursor c4d”是指在Cinema 4D软件中的光标。在C4D软件中,光标具有非常重要的作用,它可以帮助用户进行各种操作和编辑。通过移动光标,用户可以选择不同的对象、边缘或点,进行移动、旋转、缩放等操作。光标的状态也会随着不同的工具或功能的选择而发生变化,比如在选择移动工具时是一个箭头光标,而在选择旋转工具时是一个圆圈光标。 光标还可以用来创建新的对象或执行其他的操作,比如在创造模型时,通过拖动鼠标可以创造出各种不同的形状。光标也有着不同的模式,比如在编辑多边形时,可以使用多边形建模模式,而在绘制材质时可以切换到画笔模式。 总而言之,光标在Cinema 4D软件中扮演着非常重要的角色,它让用户可以精确地进行各种编辑和操作,同时也提高了软件的易用性和效率。因此,熟练掌握光标的使用方法对于Cinema 4D软件的学习和使用非常重要。
相关问题

import arcpy import os import sys feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) query = arcpy.GetParameterAsText(1) output_path = arcpy.GetParameterAsText(2) if not arcpy.Exists(output_path): arcpy.CreateFileGDB_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path)) expression = arcpy.AddFieldDelimiters(feature_class, "SHAPE_Area") + " < " + query with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, "*", where_clause=expression) as cursor: for row in cursor: cursor.deleteRow() arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, output_path, "output_feature_class") del cursor print("操作完成")运行错误:执行: 删除小面 Export_Output 497477.651983 D:\实验2\新建文件地理数据库.gdb\qqqqqq 开始时间: Wed May 24 19:53:53 2023 正在运行脚本 删除小面... Failed script 删除小面... Traceback (most recent call last): File "D:\多对一空间连接\批量删除小面积.py", line 10, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\management.py", line 15674, in CreateFileGDB raise e ExecuteError: ERROR 000792: 无法将输出写入到目标文件夹 D:\实验2\新建文件地理数据库.gdb。 执行(CreateFileGDB)失败。 执行(删除小面)失败。 失败 在 Wed May 24 19:53:53 2023 (经历的时间: 0.17 秒)请改正代码

代码存在几个问题: 1. 第一行的 `import arcpy`应该单独一行,不应该和第二行连在一起。 2. 第三行应该是 `import os`。 3. 第四行应该是 `import sys`。 4. 第六行获取的 `output_path` 应该是文件夹路径,而不是包含文件名的路径。 5. 在执行创建文件地理数据库时,需要指定数据库的版本,例如: `arcpy.CreateFileGDB_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path), "10.2")`。 6. 在删除小面积时,应该先判断要素类是否存在,如果不存在则无法进行更新操作。 7. 在删除小面积时,应该使用 `cursor.deleteRow()` 来删除要素,而不是 `cursor.remove()`。 8. 在导出要素时,应该将输出要素类的名称指定为 `output_feature_class`。 修改后的代码如下: ``` import arcpy import os import sys feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) query = arcpy.GetParameterAsText(1) output_path = arcpy.GetParameterAsText(2) if not arcpy.Exists(os.path.dirname(output_path)): arcpy.CreateFolder_management(os.path.dirname(output_path)) if not arcpy.Exists(output_path): arcpy.CreateFileGDB_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path), "10.2") expression = arcpy.AddFieldDelimiters(feature_class, "SHAPE_Area") + " < " + query if arcpy.Exists(feature_class): with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, "*", where_clause=expression) as cursor: for row in cursor: cursor.deleteRow() arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, output_path, "output_feature_class") del cursor print("操作完成") else: print("要素类不存在") ```

import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 连接要素 join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接字段 target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) # 目标要素 target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) # 目标字段 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值 # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 选择面积大于阈值的连接要素 arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", "Shape_Area > " + area_threshold) # 统计相同连接字段值的面积总和 arcpy.Statistics_analysis("in_memory/selected_features", "in_memory/summarized_features", "Shape_Area SUM", join_field) # 创建字典,存储连接字段值和对应的面积总和 sum_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor("in_memory/summarized_features", [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as cursor: for row in cursor: sum_dict[row[0]] = row[1] # 更新目标要素中的字段值 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field]) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = str(area_sum) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))运行出现错误Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 13, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 84, in Select raise e ExecuteError: ERROR 000358: 无效的表达式 "Shape_Area" > 600 执行(Select)失败。 执行(fzzz)失败。请改正代码并写出完整可复制的代码

import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 连接要素 join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) # 目标要素 target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) # 目标字段 target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) # 面积阈值 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 选择面积大于阈值的连接要素 arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", "\"Shape_Area\" > " + str(area_threshold)) # 统计相同连接字段值的面积总和 arcpy.Statistics_analysis("in_memory/selected_features", "in_memory/summarized_features", "Shape_Area SUM", join_field) # 创建字典,存储连接字段值和对应的面积总和 sum_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor("in_memory/summarized_features", [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as cursor: for row in cursor: sum_dict[row[0]] = row[1] # 更新目标要素中的字段值 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field]) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = str(area_sum) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))

相关推荐

import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 选择面积大于阈值的连接要素 arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", '"Shape_Area" > ' + str(area_threshold) + ' "Square Meters"') # 统计相同连接字段值的面积总和 arcpy.Statistics_analysis("in_memory/selected_features", "in_memory/summarized_features", "Shape_Area SUM", join_field) # 创建字典,存储连接字段值和对应的面积总和 sum_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor("in_memory/summarized_features", [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as cursor: for row in cursor: sum_dict[row[0]] = row # 更新目标要素中的字段值 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field]) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = str(area_sum[1]) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))运行错误:Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 14, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 84, in Select raise e ExecuteError: ERROR 000358: 无效的表达式 "Shape_Area" > 600 "Square Meters" 执行(Select)失败。 执行(fzzz)失败。请改正代码

import arcpy # 定义工具参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) target_features = arcpy.GetParameterAsText(1) output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) overlap_area = arcpy.GetParameterAsText(3) # 定义空间参考 spatial_reference = arcpy.Describe(input_features).spatialReference # 创建空图层来存储连接后的要素 arcpy.CreateFeatureclass_management("in_memory", "connected_features", "POLYLINE", spatial_reference) # 开始连接 with arcpy.da.SearchCursor(input_features, ["OID@", "SHAPE@"]) as input_cursor: with arcpy.da.SearchCursor(target_features, ["OID@", "SHAPE@"]) as target_cursor: with arcpy.da.InsertCursor("in_memory/connected_features", ["SHAPE@"]) as output_cursor: for input_row in input_cursor: for target_row in target_cursor: # 检查两个要素之间是否有重叠面 if input_row[1].overlaps(target_row[1]): intersection = input_row[1].intersect(target_row[1], 4) area = intersection.area # 如果重叠面积大于或等于指定值,则连接两个要素 if area >= float(overlap_area): polyline = arcpy.Polyline(input_row[1], target_row[1]) output_cursor.insertRow([polyline]) target_row = None input_row = None # 导出连接后的要素 arcpy.CopyFeatures_management("in_memory/connected_features", output_features) # 清理内存 arcpy.Delete_management("in_memory")运行错误Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 12, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\management.py", line 1800, in CreateFeatureclass raise e RuntimeError: Object: 执行工具时出错 执行(kj)失败。请改正代码

运行import arcpy # 定义输入图层和输出图层 input_layer = arcpy.GetParameterAsText(0) output_layer = arcpy.GetParameterAsText(1) # 定义合并条件 merge_field = arcpy.GetParameterAsText(2) # 要合并的字段名 merge_gap = arcpy.GetParameterAsText(3) # 相邻图斑面积差距 # 定义面积筛选条件 selection_field = arcpy.GetParameterAsText(4) # 用于筛选的字段名 selection_value = arcpy.GetParameterAsText(5) # 筛选条件 selection_area = float(arcpy.GetParameterAsText(6)) # 面积筛选阈值 # 进行面积筛选 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_layer, "layer", "{}='{}' AND SHAPE_AREA > {}".format(selection_field, selection_value, selection_area)) # 寻找相邻图斑 arcpy.PolygonNeighbors_analysis("layer", "neighbors", ["FID"]) # 定义合并列表 merge_list = [] # 进行合并 with arcpy.da.SearchCursor("neighbors", ['src_FID', 'nbr_FID', 'src_{}'.format(merge_field)]) as cursor: for row in cursor: if row[0] < row[1]: src_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[0])).next()[0] nbr_geom = arcpy.da.SearchCursor("layer", ["SHAPE@"], "FID={}".format(row[1])).next()[0] if src_geom.area < nbr_geom.area: src_geom, nbr_geom = nbr_geom, src_geom if src_geom.area - nbr_geom.area > merge_gap: merge_list.append(row[0]) merge_list.append(row[1]) arcpy.management.Dissolve("layer", output_layer, "{}".format(merge_field), None, "MULTI_PART", "DISSOLVE_LINES") # 删除被合并的图斑 with arcpy.da.UpdateCursor(output_layer, ['FID']) as cursor: for row in cursor: if row[0] in merge_list: cursor.deleteRow()时报错Traceback (most recent call last): File "D:\实验YY\新建文件夹 (2)\批量合并小图斑.py", line 13, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 984, in PolygonNeighbors raise e ExecuteError: 执行失败。参数无效。 ERROR 000732: 输入要素: 数据集 layer 不存在或不受支持 执行(PolygonNeighbors)失败。 执行(批量合并小图斑)失败。请改正代码

import arcpy # 输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) join_field = arcpy.GetParameterAsText(1) target_feature = arcpy.GetParameterAsText(2) target_field = arcpy.GetParameterAsText(3) area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 创建空间连接 arcpy.SpatialJoin_analysis(input_features, target_feature, "in_memory/spatial_join", "JOIN_ONE_TO_ONE", "KEEP_ALL", "", "INTERSECT") # 选择面积大于阈值的连接要素 arcpy.Select_analysis("in_memory/spatial_join", "in_memory/selected_features", "\"Shape_Area\" > " + str(area_threshold)) # 统计相同连接字段值的面积总和 arcpy.Statistics_analysis("in_memory/selected_features", "in_memory/summarized_features", "Shape_Area SUM", join_field) # 创建字典,存储连接字段值和对应的面积总和 sum_dict = {} with arcpy.da.SearchCursor("in_memory/summarized_features", [join_field, "SUM_Shape_Area"]) as cursor: for row in cursor: sum_dict[row[0]] = row # 更新目标要素中的字段值 with arcpy.da.UpdateCursor(target_feature, [target_field, join_field]) as cursor: for row in cursor: join_value = row[1] if join_value in sum_dict: area_sum = sum_dict[join_value] row[0] = str(area_sum[1]) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))脚本运行错误:Traceback (most recent call last): File "D:\实验2\空间连接.py", line 14, in <module> File "c:\program files (x86)\arcgis\desktop10.2\arcpy\arcpy\analysis.py", line 84, in Select raise e ExecuteError: ERROR 000358: 无效的表达式 "Shape_Area" > 600 SquareMeters 执行(Select)失败。 执行(fzzz)失败。请改正代码

zip
基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。

最新推荐

recommend-type

scrapy练习 获取喜欢的书籍

主要是根据网上大神做的 项目一 https://zhuanlan.zhihu.com/p/687522335
recommend-type

基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验.zip

基于PyTorch的Embedding和LSTM的自动写诗实验LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时往往会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题,导致无法有效地捕捉长期依赖。LSTM通过引入门控机制(Gating Mechanism)和记忆单元(Memory Cell)来克服这些问题。 以下是LSTM的基本结构和主要组件: 记忆单元(Memory Cell):记忆单元是LSTM的核心,用于存储长期信息。它像一个传送带一样,在整个链上运行,只有一些小的线性交互。信息很容易地在其上保持不变。 输入门(Input Gate):输入门决定了哪些新的信息会被加入到记忆单元中。它由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 遗忘门(Forget Gate):遗忘门决定了哪些信息会从记忆单元中被丢弃或遗忘。它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 输出门(Output Gate):输出门决定了哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。同样地,它也由当前时刻的输入和上一时刻的隐藏状态共同决定。 LSTM的计算过程可以大致描述为: 通过遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些信息。 通过输入门决定哪些新的信息会被加入到记忆单元中。 更新记忆单元的状态。 通过输出门决定哪些信息会从记忆单元中输出到当前时刻的隐藏状态中。 由于LSTM能够有效地处理长期依赖关系,它在许多序列建模任务中都取得了很好的效果,如语音识别、文本生成、机器翻译、时序预测等。
recommend-type

基于Java的云计算平台设计源码

云计算平台设计源码:该项目基于Java开发,包含126个文件,主要使用Java、JavaScript、HTML和CSS语言。该项目是一个云计算平台,旨在为用户提供一个高效、灵活的云计算服务,包括资源管理、虚拟化技术、分布式存储等功能,以满足不同用户的计算和存储需求。
recommend-type

grpcio-1.41.0-cp38-cp38-linux_armv7l.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

grpcio-1.44.0-cp310-cp310-linux_armv7l.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。