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时间: 2023-09-21 21:05:33 浏览: 61
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相关问题

>>> import sys ... import arcpy ... import string ... ... reload(sys) ... sys.setdefaultencoding('utf-8') ... ... try: ... workspace = 'C:\Users\Administrator\Desktop\\qwe' ... outdb = 'C:\Users\Administrator\Desktop\\lutian.mdb' ... arcpy.env.workspace = workspace ... files = arcpy.ListFiles('*.*db') ... arcpy.env.workspace = outdb ... fcs = arcpy.ListFeatureClasses() ... fcs = fcs + arcpy.ListTables() ... dss = arcpy.ListDatasets() ... ... for File in files: ... for fc in fcs: ... arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + fc, outdb + '\\' + fc) ... ... for ds in dss: ... fcs1 = arcpy.ListFeatureClasses(feature_dataset = ds) ... for fc1 in fcs1: ... arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + ds + '\\' + fc1, outdb + '\\' + ds + '\\' + fc1) ... ... except arcpy.ExecuteError: ... print arcpy.GetMessages() ... Runtime error Traceback (most recent call last): File "<string>", line 15, in <module> TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'NoneType'，根据错误完善此代码

这段代码中出现了两个问题，一个是缩进问题，一个是字符串连接问题。以下是修改后的代码。 ```python import sys import arcpy import string reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') try: workspace = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\qwe' outdb = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\lutian.mdb' arcpy.env.workspace = workspace files = arcpy.ListFiles('*.*db') arcpy.env.workspace = outdb fcs = arcpy.ListFeatureClasses() fcs = fcs + arcpy.ListTables() dss = arcpy.ListDatasets() for File in files: for fc in fcs: arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + fc, outdb + '\\' + fc) for ds in dss: fcs1 = arcpy.ListFeatureClasses(feature_dataset = ds) for fc1 in fcs1: arcpy.Append_management(workspace + '\\' + File + '\\' + ds + '\\' + fc1, outdb + '\\' + ds + '\\' + fc1) except arcpy.ExecuteError: print(arcpy.GetMessages()) ``` 修改后的代码中，缩进问题已经被修复，并且修改了字符串连接方式，使用双反斜杠来转义路径中的反斜杠，防止出现字符串连接问题。另外，在except语句中，使用了print函数来输出错误信息。

File ~/anaconda3/envs/songshuhui/lib/python3.8/site-packages/fiona/collection.py:243, in Collection.__init__(self, path, mode, driver, schema, crs, encoding, layer, vsi, archive, enabled_drivers, crs_wkt, ignore_fields, ignore_geometry, include_fields, wkt_version, allow_unsupported_drivers, **kwargs) 241 if self.mode == "r": 242 self.session = Session() --> 243 self.session.start(self, **kwargs) 244 elif self.mode in ("a", "w"): 245 self.session = WritingSession() File fiona/ogrext.pyx:588, in fiona.ogrext.Session.start() File fiona/ogrext.pyx:143, in fiona.ogrext.gdal_open_vector() DriverError: Unable to open A_湖泊.shx or A_湖泊.SHX. Set SHAPE_RESTORE_SHX config option to YES to restore or create it.

这个错误是由于`fiona`库在读取文件时无法打开`.shx`文件或`.SHX`文件导致的。shx`文件是`.shp`文件的索引文件，用于加快对`.shp`文件的访问速度。 解决这个问题的方法是设置`SHAPE_RESTORE_SHX`配置选项为`YES`，以恢复或创建`.shx`文件。可以使用以下命令在Python中设置这个配置选项： ``` import os os.environ['SHAPE_RESTORE_SHX'] = 'YES' ``` 如果这个方法不能解决问题，那么可能是`.shp`文件或`.shx`文件损坏了，需要重新下载或修复这些文件。

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TypeError: unsupported format string passed to NoneType.__format__

File "C:/Users/Lenovo/PycharmProjects/untitled3/text6.py", line 49, in printGoodsList(infoList) 序号 价格 商品名称 File "C:/Users/Lenovo/PycharmProjects/untitled3/text6.py", line 34, in ...
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unsupported_Oracle10_ODBC.zip

在本案例中，"unsupported_Oracle10_ODBC.zip"文件可能包含了一个关于解决Oracle 10g ODBC驱动程序报错"An unsupported operation was attempted"的详细指南。这个错误通常意味着尝试执行的操作不被当前的ODBC驱动...

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def __len__(self): return len(self.keys) def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def __getitem__(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

这段代码定义了一个 AudioReader 类，用于读取多个 wav 格式的音频文件。构造函数的参数为一个 scp 文件的路径和采样率，默认为 8000。类中定义了 _load 函数来读取每个 wav 文件，并进行采样率匹配。...

x_train_path = os.path.join(base_dir, "image") y_train_path = os.path.join(base_dir, 'label') x_train = cv2.imread(x_train_path, cv2.IMREAD_COLOR) y_train = cv2.imread(y_train_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #DATASET_PATH = 'D:\pythonProject' #x_train, y_train = load_dataset(DATASET_PATH) # Normalizing data. x_train = (x_train - 127.5) / 127.5 y_train = (y_train - 127.5) / 127.5TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'NoneType' and 'float'

这个错误通常是由于 cv2.imread() 没有读取到图片导致的。可以使用以下方法检查读取到的图片是否为 None： print(x_train is None) print(y_train is None) 如果输出结果中有一个为 True，那么说明该...

解决以下报错：--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[40], line 387 380 save_intoCSV(Results, './Results_MSE.csv') 386 if __name__ == '__main__': --> 387 main() Cell In[40], line 334, in main() 331 test_MSE = test_total_MSE / (test_count * 1.0) 333 print("Evaluating...") --> 334 evaluate_forecast(y_true,y_pred) 336 # Update results or break? 337 if (test_MSE < test_best_MSE): Cell In[40], line 35, in evaluate_forecast(y_true, y_pred) 31 def evaluate_forecast(y_true, y_pred): 32 #rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False) 33 #mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred) 34 #mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 ---> 35 rse=np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - y_pred))) / np.sqrt(np.sum(np.square(y_true - np.mean(y_true)))) 36 rae=np.sum(np.abs(y_true - y_pred)) / np.sum(np.abs(y_true - np.mean(y_true))) 37 # 将输入数据转换为numpy数组 TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

这个报错是因为在 evaluate_forecast 函数中，y_true 和 y_pred 是列表类型，而 np.square 和 np.sum 函数只能作用于 numpy 数组。因此，需要将 y_true 和 y_pred 转换为 numpy 数组。 可以使用以下代码将列表转换...

解释下面代码的作用“class Dataset(object): def __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list): self.mixture_reader = mixture_reader self.keys_list = mixture_reader.wave_keys self.targets_reader_list = targets_reader_list def __len__(self): return len(self.keys_list) def _has_target(self, key): for targets_reader in self.targets_reader_list: if key not in targets_reader: return False return True def _index_by_key(self, key): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if key not in self.mixture_reader or not self._has_target(key): raise KeyError("Missing targets or mixture") target_list = [reader[key] for reader in self.targets_reader_list] return (self.mixture_reader[key], target_list) def _index_by_num(self, num): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if num >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index out of dataset, {} vs {}".format( num, len(self.keys_list))) key = self.keys_list[num] return self._index_by_key(key) def _index_by_list(self, list_idx): """ Returns a list of tuple like [ (matrix, [matrix, ...]), (matrix, [matrix, ...]), ... ] """ if max(list_idx) >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index list contains index out of dataset") return [self._index_by_num(index) for index in list_idx] def __getitem__(self, index): """ Implement to support multi-type index: by key, number or list """ if type(index) == int: return self._index_by_num(index) elif type(index) == str: return self._index_by_key(index) elif type(index) == list: return self._index_by_list(index) else: raise KeyError("Unsupported index type(int/str/list)")”

这段代码定义了一个名为“Dataset”的类，它用于处理数据集。具体而言，这个类包含了以下几个方法： 1. __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list)...如果索引类型不被支持，则会引发一个KeyError异常。

fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'怎么解决

这个错误提示表明你在对字典类型进行加法操作，而字典不支持加法操作。 根据你的代码，可能是你在对字典类型进行了加法操作，导致出现了这个错误。你可以检查一下代码，看看是否有类似于以下的操作： ...

fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'怎么修正

这个错误提示表明你在对字典类型进行加法操作，而字典不支持加法操作。 根据你的代码，可能是你在对字典类型进行了加法操作，导致出现了这个错误。你可以检查一下代码，看看是否有类似于以下的操作： ...

def calc_gradient_penalty(self, netD, real_data, fake_data): alpha = torch.rand(1, 1) alpha = alpha.expand(real_data.size()) alpha = alpha.cuda() interpolates = alpha * real_data + ((1 - alpha) * fake_data) interpolates = interpolates.cuda() interpolates = Variable(interpolates, requires_grad=True) disc_interpolates, s = netD.forward(interpolates) s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] gradients2 = autograd.grad(outputs=s, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(s.size()).cuda(), create_graph=True, retain_graph=True, only_inputs=True, allow_unused=True)[0] if gradients2 is None: return None gradient_penalty = (((gradients1.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) + \ (((gradients2.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean() * self.LAMBDA) return gradient_penalty def get_loss(self, net,fakeB, realB): self.D_fake, x = net.forward(fakeB.detach()) self.D_fake = self.D_fake.mean() self.D_fake = (self.D_fake + x).mean() # Real self.D_real, x = net.forward(realB) self.D_real = (self.D_real+x).mean() # Combined loss self.loss_D = self.D_fake - self.D_real gradient_penalty = self.calc_gradient_penalty(net, realB.data, fakeB.data) return self.loss_D + gradient_penalty，return self.loss_D + gradient_penalty出现错误：TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Tensor' and 'NoneType'

s = torch.autograd.Variable(torch.tensor(0.0), requires_grad=True).cuda() gradients1 = autograd.grad(outputs=disc_interpolates, inputs=interpolates, grad_outputs=torch.ones(disc_interpolates.size()...

OAuthProblemException{error='unsupported_response_type', description='Invalid re

quest: Response type 'code' is not supported by the authorization server.', uri='null', state='null', scope='null', redirectUri='null', responseHeaders={}} 请问你需要什么样的帮助呢？

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = 550 dy = 530 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 转C++ Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>

#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud( Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor>& data_crop, Eigen::Tensor, 2>& x_o, Eigen::Tensor, ...

import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" link="中台支撑处理" linkName="业务支撑中心" timeLimit="00:10:00" # 将时间差转换为 timedelta 类型 time_limit = datetime.strptime(timeLimit, "%H:%M:%S").time() time_limit_delta = timedelta(hours=time_limit.hour, minutes=time_limit.minute, seconds=time_limit.second) data_frame=pd.read_excel(filePath,sheet_name="工单环节明细列表2023-05-22") data1=data_frame[(data_frame["环节名称"]==link) & (data_frame["环节处理人部门"]==linkName)] data2=data_frame[(data_frame["环节名称"] == link) & (data_frame["环节处理人部门"] == linkName) & ((data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= time_limit_delta)] # #及时率 if len(data1)>0: timelinessRate='{:.2%}'.format(len(data2)/len(data1)) else: timelinessRate=None print(data2) 提示报错TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

time_limit = datetime.strptime(timeLimit, "%H:%M:%S").time() time_limit_delta = timedelta(hours=time_limit.hour, minutes=time_limit.minute, seconds=time_limit.second) data_frame=pd.read_excel...

x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] C++ Eigen::Tensor实现

#include <unsupported/Eigen/CXX11/Tensor> using namespace Eigen; template void crop_pointcloud(Tensor, 3>& data_crop, const Tensor, 2>& x_o, const Tensor, 2>& y_o, const Tensor, 2>& x_i, const ...
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