选取有名字的Shapes并将这个shapes中的第2个图形放置到X=5; Y=5的位置

时间: 2024-02-18 21:00:40 浏览: 58
要选取有名称的Shapes并将该Shapes中的第二个图形放置到(5, 5)的位置上,您可以使用以下代码: ```csharp // 获取有名称的Shapes集合 Visio.Shapes namedShapes = visioPage.Shapes.get_Named("MyNamedShapes"); // 获取Shapes集合中的第二个图形 Visio.Shape visioShape = namedShapes[2]; // 将图形移动到(5, 5)的位置上 visioShape.Location = new Visio.Point { X = 5, Y = 5 }; ``` 在此示例代码中,假设您已经在Visio文档中创建了一个名称为"MyNamedShapes"的Shapes集合,并且该集合中包含多个图形。代码将获取该Shapes集合,并将其中的第二个图形移动到(5, 5)的位置上。请注意,如果Shapes集合中不包含任何图形,或者包含的图形少于两个,则代码将无法执行成功。
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(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)*(1-np.exp(a))*np.exp(-a*10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, *x_model) y_predict = GM11_predict(y, *y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5*np.exp(-0.5*((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data),发生了以下错误:operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,) ,请写出问题所在,并给出解决代码

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