extent = data[1] IndexError: list index out of range

时间: 2024-01-22 09:16:30 浏览: 30
这个错误是由于索引超出了列表范围导致的。在这种情况下,你正在尝试访问一个不存在的索引位置。可能的原因是你正在尝试访问一个空列表或者索引超出了列表的长度。 为了解决这个问题,你可以检查一下列表的长度,确保索引不会超出范围。另外,还要确保列表中有足够的元素来访问指定的索引位置。 以下是一个示例代码,用于演示如何避免这个错误: ```python data = [] # 假设data是一个空列表 if len(data) > 1: extent = data[1] print(extent) else: print("列表为空或索引超出范围") ``` 在这个示例中,我们首先检查了列表`data`的长度是否大于1。如果是,我们才尝试访问索引为1的元素。否则,我们打印出一个错误消息。
相关问题

ext_file=rec_list1[0] IndexError: list index out of range

这个错误意味着rec_list1列表为空,没有任何元素。因此,当尝试使用索引0访问列表时,会引发IndexError异常。 要解决这个问题,您可以在访问rec_list1之前先检查它是否非空。可以使用以下代码进行检查: ```python if len(rec_list1) > 0: ext_file = rec_list1[0] ext = os.path.join(rec, ext_file) arcpy.env.extent = ext else: arcpy.AddMessage("rec_list1 is empty") ``` 这样,如果rec_list1为空,将显示一条消息指示该列表为空,否则将继续执行后续的操作。

H5Dwrite(): file selection+offset not within extent major: Dataspace minor: Out of range

这个错误通常表示您正在尝试在HDF5文件中写入数据时,数据选择超出了数据集的范围。可能是数据集不存在,或者您正在尝试写入超出数据集范围的数据。 您可以检查您的代码中使用的HDF5库函数,确保您正确地指定了数据集的名称和大小。还可以检查您的数据选择是否正确,并且不超出数据集的范围。如果问题仍然存在,您可以尝试使用HDF5库提供的调试工具来进一步诊断问题。

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f_path = r"E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc\AMJ_pre_total_precip.nc" f = xr.open_dataset(f_path) f # %% lon = f['lon'] lat = f['lat'] data= f['precip'] data_mean = np.mean(data, 0) # %% shp_path = r"C:\Users\86133\Desktop\thesis\2020国家级行政边界\China_province.shp" sf = shapefile.Reader(shp_path) shp_reader = Reader(shp_path) sf.records() region_list = [110000, 120000, 130000,140000,150000,210000,220000, 230000, 310000, 320000,330000,340000,350000,360000, 370000, 410000, 420000,430000,440000,450000,460000, 500000, 510000, 520000,530000,540000,610000,620000, 630000, 640000, 650000,710000,810000,820000] # %% proj = ccrs.PlateCarree() extent = [105, 125, 15, 30] fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) ax.set_extent(extent, proj) # ax.add_feature(cfeature.LAND, fc='0.8', zorder=1) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=1, ec="k", zorder=2) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=1, crs=proj, zorder=2) ax.spines['geo'].set_linewidth(0.8) ax.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=9, direction='out',length=2.5,width=0.8,pad=1.5, bottom=True, left=True) ax.tick_params(axis='both',which='minor',direction='out',width=0.5,bottom=True,left=True) ax.set_xticks(np.arange(105, 130, 5)) ax.set_yticks(np.arange(15, 40, 5)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) cf = ax.contourf(lon, lat, data_mean, extend='both', cmap='RdBu') cb = fig.colorbar(cf, shrink=0.9, pad=0.05)解释这段代码

解释下这段代码:private static void createPicture(int format, InputStream pictureData, int width, int height, XWPFParagraph paragraph) { String blipId = null; try { blipId = paragraph.getDocument().addPictureData(pictureData, format); } catch (InvalidFormatException e) { e.printStackTrace(); } int id = paragraph.getDocument().getAllPictures().size() - 1; final int EMU = 9525; width *= EMU; height *= EMU; CTInline inline = paragraph.createRun().getCTR().addNewDrawing().addNewInline(); String picXml = "<a:graphic xmlns:a=\"http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/main\">" + " <a:graphicData uri=\"http://schemas.openxmlformats.org/drawingml/2006/picture\">" + " " + " " + " " + " " + " " + " " + " <a:blip r:embed=\"" + blipId + "\" xmlns:r=\"http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/relationships\"/>" + " <a:stretch>" + " <a:fillRect/>" + " </a:stretch>" + " " + " " + " <a:xfrm>" + " <a:off x=\"0\" y=\"0\"/>" + " <a:ext cx=\"" + width + "\" cy=\"" + height + "\"/>" + " </a:xfrm>" + " <a:prstGeom prst=\"rect\">" + " <a:avLst/>" + " </a:prstGeom>" + " " + " " + " </a:graphicData>" + "</a:graphic>"; inline.addNewGraphic().addNewGraphicData(); XmlToken xmlToken = null; try { xmlToken = XmlToken.Factory.parse(picXml); } catch (XmlException xe) { xe.printStackTrace(); } inline.set(xmlToken); inline.setDistT(0); inline.setDistB(0); inline.setDistL(0); inline.setDistR(0); CTPositiveSize2D extent = inline.addNewExtent(); extent.setCx(width); extent.setCy(height); CTNonVisualDrawingProps docPr = inline.addNewDocPr(); docPr.setId(id); docPr.setName("img" + id); docPr.setDescr("word" + id); }

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 光纤参数 core_radius = 5e-6 # 光纤芯径 cladding_radius = 125e-6 # 包层芯径 n_core = 1.45 # 光纤芯的折射率 n_cladding = 1.44 # 包层的折射率 alpha = 0.2 # 损耗系数 # 模式参数 m = 1 # 模式数 l = 0 # 角动量数 k = 2 * np.pi / 1.55e-6 # 波矢量 # 离散化 dr = 1e-7 # 径向离散化步长 dz = 1e-5 # 纵向离散化步长 r_max = 2 * core_radius # 最大径向范围 z_max = 1e-3 # 最大纵向范围 nr = int(r_max / dr) + 1 # 径向离散化数 nz = int(z_max / dz) + 1 # 纵向离散化数 # 初始化 r = np.linspace(0, r_max, nr) z = np.linspace(0, z_max, nz) E = np.zeros((nr, nz), dtype=complex) # 边界条件 E[:, 0] = np.exp(1j * k * r) # 入射光线 E[:, -1] = 0 # 输出面边界条件 # 模式初值 w = np.sqrt(2 / np.pi) * np.exp(-r ** 2 / core_radius ** 2) w *= np.sqrt((2 * l + 1) / (2 * np.pi * m * core_radius ** 2)) w /= np.sqrt(np.sum(np.abs(w) ** 2) * dr) E[:, 1] = w # 数值求解 for i in range(1, nz - 1): # 径向二阶导数 d2Edr2 = (E[2:, i] - 2 * E[1:-1, i] + E[:-2, i]) / dr ** 2 # 纵向一阶导数 dEdz = (E[:, i + 1] - E[:, i]) / dz # 光学传输方程 E[1:-1, i + 1] = E[1:-1, i] + dz * ( (1j * k * n_core) ** 2 * E[1:-1, i] - (1 / core_radius ** 2 + alpha / 2) * E[1:-1, i] - ( n_core ** 2 - n_cladding ** 2) * d2Edr2 / k ** 2 - 2 * 1j * k * dEdz / (m * core_radius ** 2)) # 绘图 plt.imshow(np.abs(E) ** 2, extent=(0, z_max, r_max, 0), aspect='auto') plt.xlabel('z / m') plt.ylabel('r / m') plt.colorbar() plt.show()

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