py_data = ast.literal_eval(str_data)

时间: 2023-12-15 12:06:37 浏览: 94
RAR

Test_rsub_int_lit8.rar_V2

这行代码的作用是将一个字符串形式的字典（或列表）转换成对应的字典（或列表）。它使用 ast 模块中的 literal_eval 函数，该函数会将字符串作为 Python 代码进行求值并返回结果。与使用 eval 函数不同的是，literal_eval 函数只会求值字符串中的字面值，而不会执行任何函数或引用任何变量。这样可以避免潜在的安全问题。
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每行内容通过ast.literal_eval函数进行解析，将其转换为Python对象。 接下来，使用json.loads函数将Python对象转换为JSON格式。参数strict=False表示在解析过程中允许一些非标准的JSON格式。 最后，代码打开指定的...

import arcpy # 设置工具箱参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素图层 join_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素图层 output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素图层 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3).split(';') # 连接要素图层中需要赋值的字段，用“;”隔开 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值，只有面积大于该值的要素才会被连接 # 创建空间连接对象 spatial_join = arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features=input_features, join_features=join_features, out_feature_class=output_features, join_operation="JOIN_ONE_TO_MANY", join_type="KEEP_ALL", match_option="INTERSECT") # 根据面积阈值进行筛选 if len(area_threshold) > 0: arcpy.SelectLayerByAttribute_management(in_layer_or_view=spatial_join, where_clause="Shape_Area >= {}".format(area_threshold)) # 设置字段映射 field_mapping = arcpy.FieldMappings() for field in join_fields: field_map = arcpy.FieldMap() field_map.addInputField(spatial_join, field) output_field = field_map.outputField output_field.name = "{}_{}".format(join_features, field) field_map.outputField = output_field field_mapping.addFieldMap(field_map) # 对要素进行赋值 arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(spatial_join, output_features, "", field_mapping)运行错误：SyntaxError: EOL while scanning string literal (空间连接.py, line 6) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

根据提示，是在第6行出现了语法错误，可能是字符串没有正确结束。请检查第6行的代码，确保字符串被正确地闭合。同时，还需要注意代码缩进是否正确。以下是可能修正后的代码： python import arcpy ...

import arcpy # 设置工具箱参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素图层 join_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 连接要素图层 output_features = arcpy.GetParameterAsText(2) # 输出要素图层 join_fields = arcpy.GetParameterAsText(3).split(';') # 连接要素图层中需要赋值的字段，用“;”隔开 area_threshold = arcpy.GetParameterAsText(4) # 面积阈值，只有面积大于该值的要素才会被连接 # 创建空间连接对象 spatial_join = arcpy.SpatialJoin_analysis(target_features=input_features, join_features=join_features, out_feature_class=output_features, join_operation="JOIN_ONE_TO_MANY", join_type="KEEP_ALL", match_option="INTERSECT") # 根据面积阈值进行筛选 if len(area_threshold) > 0: arcpy.SelectLayerByAttribute_management(in_layer_or_view=spatial_join, where_clause="Shape_Area >= {}".format(area_threshold)) # 检查 SelectLayerByAttribute_management 函数的输入参数是否正确 desc = arcpy.Describe(spatial_join) if desc.dataType == 'FeatureClass': # 设置字段映射 field_mapping = arcpy.FieldMappings() for field in join_fields: field_map = arcpy.FieldMap() field_map.addInputField(spatial_join, field) output_field = field_map.outputField output_field.name = "{}_{}".format(join_features, field) field_map.outputField = output_field field_mapping.addFieldMap(field_map) # 对要素进行赋值 arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(spatial_join, output_features, "", field_mapping) else: arcpy.AddError("SelectLayerByAttribute_management 函数的输入参数不是要素图层。")运行错误：SyntaxError: EOL while scanning string literal (空间连接.py, line 38) 执行(空间连接多对一)失败。请改正代码

看起来是第 38 行代码末尾缺少了一个引号，可以尝试在最后一个引号后面添加一个引号来解决这个问题。修改后的代码如下： import arcpy # 设置工具箱参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入...

iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].__str__().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误invalid literal for int() with base 10: 'target'

accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data) 你传递了一个类别（category）类型的数据用于计算预测结果的准确率，而 accuracy_score 函数需要传递整数类型的数据。你可以将 iris_data_test['...

line_number = line.Literal.split("Line ")[1]里的[1]是什么意思

line.Literal.split("Line ")[1] 中的 [1] 表示从 split() 方法返回的字符串列表中获取第二个元素，即 "Line " 后面的字符串，也就是行号。这是因为 split() 方法会将字符串按照指定的分隔符进行分割，并...

import arcpy # 定义输入参数 input_data = arcpy.GetParameterAsText(0) # 获取所有字段列表 fields = arcpy.ListFields(input_data) # 定义要删除的字段类型 field_types = ['SmallInteger', 'Integer', 'Single', 'Double', 'String'] # 遍历每个字段并删除符合条件的字段 for field in fields: if field.type in field_types: arcpy.DeleteField_management(input_data, field.name) # 输出成功信息 arcpy.AddMessage("所有格式字段已成功删除！")运行错误：SyntaxError: EOL while scanning string literal (输出所有字段.py, line 17) 执行(一键删除所有字段)失败。请改正代码

input_data = arcpy.GetParameterAsText(0) # 获取所有字段列表 fields = arcpy.ListFields(input_data) # 定义要删除的字段类型 field_types = ['SmallInteger', 'Integer', 'Single', 'Double', 'String'] ...

import arcpy # 定义输入参数 input_data = arcpy.GetParameterAsText(0) # 获取所有字段列表 fields = arcpy.ListFields(input_data) # 定义要删除的字段类型 field_types = ['SmallInteger', 'Integer', 'Single', 'Double', 'String'] # 遍历每个字段并删除符合条件的字段 for field in fields: if field.type in field_types: arcpy.DeleteField_management(input_data, field.name) # 输出成功信息 arcpy.AddMessage("所有格式字段已成功删除！")运行失败：SyntaxError: EOL while scanning string literal (输出所有字段.py, line 18) 执行(一键删除所有字段)失败。请改正代码

input_data = arcpy.GetParameterAsText(0) # 获取所有字段列表 fields = arcpy.ListFields(input_data) # 定义要删除的字段类型 field_types = ['SmallInteger', 'Integer', 'Single', 'Double', 'String'] # ...

reg_sci = [85, 90, 20, 230, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 152] DIFF_R = int(self.textEdit_dir_r.toPlainText()) R_MIN = int(self.textEdit_r_min.toPlainText()) R_MAX = int(self.textEdit_r_max.toPlainText()) Inv = int(self.textEdit_in_cnt.toPlainText()) T_Age = int(self.textEdit_t_age.toPlainText()) KFP_P = float(self.textEdit_kfp_p.toPlainText())*100.0 KFP_Q = float(self.textEdit_kfp_q.toPlainText())*100.0 KFP_R = float(self.textEdit_kfp_r.toPlainText())*100.0 reg_sci[6] += DIFF_R // 256 reg_sci[7] = DIFF_R % 256 reg_sci[8] += R_MIN // 256 reg_sci[9] = R_MIN % 256 reg_sci[10] += R_MAX // 256 reg_sci[11] = R_MAX % 256 reg_sci[12] += Inv // 256 reg_sci[13] = Inv % 256 reg_sci[14] += T_Age // 256 reg_sci[15] = T_Age % 256 reg_sci[22] = sum(reg_sci[:22]) % 256 parent_serial = main.get_serial() parent_serial.write(reg_sci)报错invalid literal for int() with base 10: ''

这个错误通常意味着你在使用 int() 函数时传递了一个空字符串作为参数。根据你提供的代码片段，有可能是以下其中一个参数为空字符串： - self.textEdit_dir_r.toPlainText() - self.textEdit_r_min.toPlainText() ...

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.CreateFolder_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path)) gdb_path = os.path.join(output_path, "output.gdb") if not arcpy.Exists(gdb_path): arcpy.CreateFileGDB_management(output_path, "output.gdb", "CURRENT") expression = arcpy.AddFieldDelimiters(feature_class, "SHAPE_Area") + " < " + query if arcpy.Exists(feature_class): count = arcpy.GetCount_management(feature_class) if int(count.getOutput(0)) == 0: print("要素类为空，不需要进行操作") else: with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, "*", where_clause=expression) as cursor: for row in cursor: cursor.deleteRow() arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, gdb_path, "output_feature_class", where_clause=expression) print("操作完成") else: print("要素类不存在")运行错误：SyntaxError: EOL while scanning string literal (批量删除小面积.py, line 21) 执行(删除小面)失败。请改正代码

这个错误通常是由于字符串中缺少引号或括号引起的。在你的代码中，第21行最后缺少一个右括号。请检查你的代码并添加缺失的右括号，例如： arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, gdb_...

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' > ' + 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) cursor.updateRow(row) # 导出结果 arcpy.CopyFeatures_management(target_feature, arcpy.GetParameterAsText(5))运行出错：SyntaxError: EOL while scanning string literal (空间连接.py, line 11) 执行(fzzz)失败。请改正代码

另外，代码中还有一个错误，第 22 行的 row[0] = str(area_sum) 应该修改为 row[0] = str(area_sum[1])，因为 sum_dict[join_value] 返回的是一个包含连接字段值和面积总和的元组，用索引 1 取出面积总和才是...

new_index_mean = index.groupby(['keyword','date’])['_index/'].sum() File "<stdin>", line 1 new_index_mean = index.groupby(['keyword','date’])['_index/'].sum() ^ SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 1)

看起来你提供的代码中，在 groupby 函数中的 date 参数的右边有一个奇怪的引号。请确认你在代码中使用的是正确的单引号或双引号，并且在 date 参数的右边没有多余的引号。你可以将代码修改为以下形式： ...

import arcpy import sys # 设置输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素类 output_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 输出要素类 minimum_area = arcpy.GetParameterAsText(2) # 面积阈值，单位为平方米 # 将面积阈值转换为浮点型 try: minimum_area = float(minimum_area) except ValueError: arcpy.AddError("面积阈值必须为数字！") sys.exit() # 创建要素图层并添加要素 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_features, "input_layer") arcpy.SelectLayerByAttribute_management("input_layer", "NEW_SELECTION", "Shape_Area < {}".format(str(minimum_area))) arcpy.CopyFeatures_management("input_layer", output_features) # 输出结果 arcpy.SetParameterAsText(3, output_features)运行错误SyntaxError: EOL while scanning string literal (批量删除小面积.py, line 16) 执行(删除小面)失败。请改正代码

这个错误通常是由于字符串语法错误引起的。根据代码，第16行似乎出现了错误。可以检查一下前面的代码行是否有遗漏的括号或引号。此外，建议尝试使用格式化字符串来替换format函数。以下是修改后的代码： ...

import arcpy import sys # 设置输入参数 input_features = arcpy.GetParameterAsText(0) # 输入要素类 output_features = arcpy.GetParameterAsText(1) # 输出要素类 minimum_area = arcpy.GetParameterAsText(2) # 面积阈值，单位为平方米 # 将面积阈值转换为浮点型 try: minimum_area = float(minimum_area) except ValueError: arcpy.AddError("面积阈值必须为数字！") sys.exit() # 创建要素图层并添加要素 arcpy.MakeFeatureLayer_management(input_features, "input_layer") arcpy.SelectLayerByAttribute_management("input_layer", "NEW_SELECTION", "Shape_Area < {}".format(minimum_area)) arcpy.CopyFeatures_management("input_layer", output_features) # 输出结果 arcpy.SetParameterAsText(3, output_features)运行错误：SyntaxError: EOL while scanning string literal (批量删除小面积.py, line 16) 执行(删除小面)失败。

这个错误通常是由于字符串中引号未正确匹配所导致的。请检查第16行的字符串是否正确结束，并确保所有的引号都正确匹配。您可以尝试使用三重引号来包含这个字符串，例如： arcpy.SelectLayerByAttribute_...

Cell In[4], line 35 32 print("[0] faces trained, Exiting Program".format(len(np.unique(ids)))) 34 if __name__ == '__main__': ---> 35 face_training() Cell In[4], line 22, in face_training() 19 img_gray = Image.open(imagePath).convert('L') 20 img_numpy = np.array(img_gray, 'uint8') ---> 22 user_id = int(os.path.split(imagePath)[-1].split(".")[1]) 23 print(user_id, " ", imagePath) 24 faces = face_detector.detectMultiScale(img_numpy) ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'jpg'

这个错误信息显示在执行 face_training 函数的时候，出现了一个 ValueError 异常。具体来说，这个异常是在第 22 行代码处抛出的，这一行代码试图将图片文件名中的数字部分转换为整数类型，但是却出现了一个无法...

df_array = df_array.astype(int) 2 array_len = len(df_array) 3 new_array=np.zeros((4,12,100,9)) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2013.05.30'结果有误

这个错误是因为在将 df_array 转换为整数类型时，其中有一个值不是整数，而是字符串 '2013.05.30'。因此，Python 无法将该字符串转换为整数，导致出现 ValueError 错误。要解决这个问题，你需要先找出哪个值...
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