noisy_data_list = list(map(read_img, noisy_name_list, xx_list, yy_list)) File "/home/aistudio/EMVD/load_data_paddle.py", line 161, in read_img xx:xx + cfg.image_width * 2] # 256 * 256 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

时间: 2024-03-31 10:37:38 浏览: 21
这个错误通常发生在尝试对一个None对象进行索引或切片操作时。在你的代码中,可能是 read_img 函数返回了None对象,导致后面对它进行了索引或切片操作。你需要检查 read_img 函数的代码,确认它返回的对象是有效的,不是None。如果 read_img 函数确实返回了None,那么你需要找到原因,并修复代码,使其返回一个有效的对象。你可以通过添加条件检查来避免这个错误,例如 if my_object is not None: 来判断对象是否为空值。
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转matlab: n_points_total = numpy.int(noisy_sensor_measured_total.shape[1]/(n_obs_in_sensor_array + 1)) intrinsic_process_total_reshaped = numpy.reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') noisy_sensor_measured_total_reshaped = numpy.reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1], order='C') intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 0] intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped[:, :, 1:] noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 0] n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array) obs_used_in_each_cluster_indexes = numpy.random.choice(n_obs_in_sensor_array, size=n_obs_used_in_each_cluster, replace=False) sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense[:, obs_used_in_each_cluster_indexes] noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped[:, :, 1:]

在Matlab中,您可以将以下Python代码转换为对应的Matlab代码: ```matlab n_points_total = int(size(noisy_sensor_measured_total, 2) / (n_obs_in_sensor_array + 1)); intrinsic_process_total_reshaped = reshape(intrinsic_process_total, [dim_intrinsic, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); noisy_sensor_measured_total_reshaped = reshape(noisy_sensor_measured_total, [dim_measurement, n_points_total, n_obs_in_sensor_array + 1]); intrinsic_process_base_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 1); intrinsic_process_step_total = intrinsic_process_total_reshaped(:, :, 2:end); noisy_sensor_base_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 1); n_obs_used_in_each_cluster = min(n_obs_used_in_cluster, n_obs_in_sensor_array); obs_used_in_each_cluster_indexes = datasample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, 'Replace', false); sensor_array_matrix = sensor_array_matrix_dense(:, obs_used_in_each_cluster_indexes); noisy_sensor_step_total = noisy_sensor_measured_total_reshaped(:, :, 2:end); ``` 请注意,上述代码中的 `datasample` 函数用于在 `1:n_obs_in_sensor_array` 中随机选择 `n_obs_used_in_each_cluster` 个索引,并且不允许重复。如果您的Matlab版本不支持 `datasample` 函数,可以使用以下代码替代: ```matlab obs_used_in_each_cluster_indexes = randsample(1:n_obs_in_sensor_array, n_obs_used_in_each_cluster, false); ``` 这里使用了 `randsample` 函数来实现相同的功能。

fim_noisy = np.zeros_like(fim)

这段代码的作用是创建一个与fim数组大小相同的全零数组fim_noisy,用于保存添加噪声后的频繁项集。 具体来说,前面的代码通过向fim_k添加一定的噪声得到了添加噪声后的频繁项集fim_k_noisy。而这段代码则是在创建一个新的数组fim_noisy,用于保存fim_k_noisy的值。由于fim_noisy是一个全零数组,因此需要将fim_k_noisy的值赋给fim_noisy。这样,就得到了一个添加噪声后的频繁项集fim_noisy,其中每个项都经过了一定的随机扰动,保护了频繁项集的隐私。

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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

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