self._linewidth = float(w) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

这个错误通常出现在使用Matplotlib绘图时，可能是因为传递给linewidth参数的值不是一个标量而是一个数组。linewidth参数需要一个标量值而不是数组。你需要检查传递给linewidth参数的变量是否正确，如果它是一个数组，则需要选择一个标量值。你可以尝试使用数组中的某个元素作为参数值，或者使用np.mean（）等函数来计算数组的平均值，然后将其作为linewidth参数的值。另外，也可以尝试查看Matplotlib库的文档和示例，以获取更多帮助和指导。

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fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 创建子图 ax.spines['top'].set_linewidth(0.5); ax.spines['right'].set_linewidth(0.5); ax.spines['bottom'].set_linewidth(0.5); ax.spines['left'].set_linewidth(0.5); # ----------绘制国界-------------- ax.add_feature(enshicity, linewidth=0.3) # 添加市界细节 ax.set_extent(extent, crs=proj)

这段代码是用来创建画布、子图，并设置边框线的宽度。首先使用`plt.figure`函数创建一个指定大小和dpi的画布。然后使用`fig.subplots`函数创建一个子图，并指定投影方式。接下来使用`ax.spines`方法设置子图的边框线宽度。最后使用`ax.add_feature`方法添加国界的细节，并使用`ax.set_extent`方法设置地图的范围。

def main(self): popobj = [] self.ng_best = np.zeros((1, self.var_num))[0] for gen in range(self.NGEN): self.update_operator(self.pop_size) popobj.append(self.fitness(self.g_best)) print('############ Generation {} ############'.format(str(gen + 1))) if self.fitness(self.g_best) > self.fitness(self.ng_best): self.ng_best = self.g_best.copy() print('最好的位置：{}'.format(self.ng_best)) print('最大的函数值：{}'.format(self.fitness(self.ng_best))) print("---- End of (successful) Searching ----") plt.figure() fig = plt.gcf() fig.set_size_inches(18.5, 10.5) plt.title("Figure1") plt.xlabel("iterators", size=14) plt.ylabel("fitness", size=14) t = [t for t in range(self.NGEN)] plt.plot(t, popobj, color='b', linewidth=2) plt.show()

这段代码是一个实现粒子群算法（PSO）的主函数。算法的输入包括种群大小pop_size、迭代次数NGEN、变量个数var_num、更新算子update_operator和适应度函数fitness。算法首先初始化全局最优解ng_best和种群中每个个体的位置和速度，然后进入迭代过程。在每次迭代中，算法使用update_operator更新种群中每个个体的位置和速度，并计算每个个体的适应度值。将每次迭代中全局最优解ng_best和每个个体的适应度值保存在popobj列表中，并输出当前迭代次数、最好的位置和最大的函数值。最后，将每次迭代中种群中所有个体的适应度值popobj绘制成折线图。

需要注意的是，这段代码中存在一些变量和函数的调用，需要结合完整的代码才能理解其含义。