Error in utils::unzip(zip_path, list = TRUE) : zip file 'C:\R\Rdata\diertiretu.xlsx' cannot be opened

时间: 2024-02-18 08:04:57 浏览: 744
ZIP

读取xls、xlsx文件所需jar包.zip

这个错误提示说明你指定的文件路径不正确或者文件不存在。请确保你指定的文件路径是正确的，文件名也应该正确。 请尝试以下方法来解决这个问题： 1. 检查文件路径和文件名是否正确。你可以使用以下命令来查看当前工作目录： ```r getwd() ``` 或者你可以使用以下命令来设置工作目录： ```r setwd("your_directory_path") ``` 请将"your_directory_path"替换为你文件所在的目录路径。 2. 检查文件是否存在于指定的路径中。你可以使用以下命令来列出指定目录下的所有文件： ```r list.files() ``` 如果你的文件存在于当前工作目录中，你应该可以找到它。 3. 如果你的文件是压缩文件，你需要确保你的R环境中已经安装了解压缩文件的工具包，如`unzip`。你可以使用以下命令来安装`unzip`包： ```r install.packages("unzip") ``` 安装完成后，你可以使用以下命令来解压缩文件： ```r unzip("your_zip_file_name.zip") ``` 请将"your_zip_file_name.zip"替换为你的压缩文件名。 希望这些方法能够帮助你解决问题。
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class DistributedSampler(_DistributedSampler): def __init__(self, dataset, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True): super().__init__(dataset, num_replicas=num_replicas, rank=rank) self.shuffle = shuffle def __iter__(self): if self.shuffle: g = torch.Generator() g.manual_seed(self.epoch) indices = torch.randperm(len(self.dataset), generator=g).tolist() else: indices = torch.arange(len(self.dataset)).tolist() indices += indices[:(self.total_size - len(indices))] assert len(indices) == self.total_size indices = indices[self.rank:self.total_size:self.num_replicas] assert len(indices) == self.num_samples return iter(indices) def build_dataloader(dataset_cfg, class_names, batch_size, dist, root_path=None, workers=4, seed=None, logger=None, training=True, merge_all_iters_to_one_epoch=False, total_epochs=0): dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) if merge_all_iters_to_one_epoch: assert hasattr(dataset, 'merge_all_iters_to_one_epoch') dataset.merge_all_iters_to_one_epoch(merge=True, epochs=total_epochs) if dist: if training: sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) else: rank, world_size = common_utils.get_dist_info() sampler = DistributedSampler(dataset, world_size, rank, shuffle=False) else: sampler = None dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=workers, shuffle=(sampler is None) and training, collate_fn=dataset.collate_batch, drop_last=False, sampler=sampler, timeout=0, worker_init_fn=partial(common_utils.worker_init_fn, seed=seed) ) return dataset, dataloader, sampler

如果设置了 merge_all_iters_to_one_epoch 标志为 True，则调用数据集对象的 merge_all_iters_to_one_epoch 方法，将所有迭代器合并到一个周期中。 接下来，如果分布式训练标志为 True，则根据训练模式创建...

DATASET_PATH = 'data/mini_speech_commands' data_dir = pathlib.Path(DATASET_PATH) if not data_dir.exists(): tf.keras.utils.get_file( 'mini_speech_commands.zip', origin="http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/mini_speech_commands.zip", extract=True, cache_dir='.', cache_subdir='data')

tf.keras.utils.get_file() 函数的第一个参数是要下载的文件名，第二个参数 origin 是数据集文件的下载链接，第三个参数 extract 设置为 True 表示要解压缩文件，最后两个参数 cache_dir 和 cache_subdir...

解释parent_path = osp.abspath(osp.join(__file__, *(['..'] * 3))) if parent_path not in sys.path: sys.path.append(parent_path) from ppdet.utils.download import create_voc_list logging.basicConfig(level=logging.INFO)

这段代码的作用是将PaddleDetection的根目录...接着，从ppdet.utils.download模块中导入create_voc_list函数，该函数用于为下载的VOC数据集创建图像列表。最后，使用logging.basicConfig方法设置日志级别为INFO。

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错，请优化下

xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx ...

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) # 将字典转换为json格式的字符串 json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) # 将json字符串写入文件class_indices.json中 with open('class_...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=True, data_only=True) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)这个代码会出现AttributeError: Cell is read only报错，请优化下

AttributeError: Cell is read only 错误通常发生在尝试修改 openpyxl 中的只读单元格时。只读单元格是指在读取工作簿时设置了 read_only=True 参数的情况下，openpyxl 将工作簿中的所有单元格标记为只读，...

下面这段代码的作用是什么： if not os.path.exists(f"{dump_path}/{batch['scene_id']}"): Path(f"{dump_path}/{batch['scene_id']}").mkdir(parents=True, exist_ok=True) net = utils.get_net(net_class=SemAbs3D, **vars(args))[0] net.eval() prediction_volumes = process_batch_ovssc( net=net, batch=batch, scene_bounds=scene_bounds, device=args.device, num_input_pts=args.num_input_pts, ) logging.info(f"Dumping meshes to {dump_path}/{batch['scene_id']}") for obj_class, vol in prediction_volumes.items(): try: export_obj( vol=vol, filename=f"{dump_path}/{batch['scene_id']}/{obj_class}.obj", level=0.5, ) except RuntimeError as e: print(f"{obj_class} probably empty: {e}")

这段代码的作用是将输入的批次数据进行处理，生成预测结果，并将预测结果导出为.obj格式的三维模型文件。其中，首先判断是否存在指定路径下的文件夹，如果不存在则创建该文件夹。然后获取指定的神经网络模型，对批次...

S3_Utils.copy_move_bucket_file_using_url(self.config.source_file_path, self.config.error_file_path, file.split("/")[-1], self.config.kms_key_id, move_flag=True)解释代码

- self.config.error_file_path：表示错误文件的路径 - file.split("/")[-1]：表示文件名，使用split函数将文件路径以/为分隔符分割成列表，取最后一个元素即为文件名 - self.config.kms_key_id：表示使用...

Error in utils::write.table(m, file = "1.csv", col.names = NA, sep = ",", : unimplemented type 'list' in 'EncodeElement'

这个错误通常出现在尝试将一个list对象直接写入CSV文件时。由于CSV文件是一个二维表格，因此要将list对象写入CSV文件，您需要将其转换为数据框。 您可以使用以下代码将list对象转换为数据框： # 将list对象...

class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping""" def __init__(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().__init__() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method 根据以上代码，请告诉我PointnetSAModuleMSG输出张量的通道数由什么决定？

PointnetSAModuleMSG输出张量的通道数由mlps参数中的每个列表中的元素数量决定。每个列表中的元素数量指定了在每个球形区域池化之后应该应用的卷积层的数量。这些卷积层将处理每个球形区域中的点的特征，并将它们...

function readExcel(file_obj){ var reader = new FileReader(); var file = file_obj.files[0]; reader.readAsBinaryString(file); reader.onload = function (e) { var data = e.target.result; var wb = XLSX.read(data, {type: 'binary'}); sheetName = wb.SheetNames[0] // 获取文档中第一个sheet页签的名字 sheets = wb.Sheets[sheetName] // 获sheet名页签下的数据 const length=XLSX.utils.sheet_to_json(sheets).length const rowIndex = 5; // 指定需要获取的行号 const columnIndex = 3; // 指定需要获取的列号 let columnDate=[];//列 let rowDate=[];// let date=[]; for(let index=columnIndex+1;index<=20;index++){ const cellAddress = XLSX.utils.encode_cell({ r: rowIndex - 1, c: index - 1 }); const cellValue = sheets[cellAddress] ? sheets[cellAddress].v : null; if(cellValue===null){ break }else{ columnDate.push({name:cellValue,index:index}) } } for(let index=rowIndex+1;index<=length;index++){ const cellAddress = XLSX.utils.encode_cell({ r: index - 1, c: columnIndex - 1 }); const cellValue = sheets[cellAddress] ? sheets[cellAddress].v : null; if(cellValue===null){ continue }else{ for(let i=0;i<=columnDate.length;i++){ let column=columnDate[i].index-1 console.log(columnDate[i].index) const cellAddress = XLSX.utils.encode_cell({ r: index - 1, c: column }); console.log(cellAddress) const cellValue = sheets[cellAddress] ? sheets[cellAddress].v : null; console.log(cellValue) date.push(cellValue) } rowDate.push({name:cellValue,index:index}) } } console.log(rowDate); const cellAddress = XLSX.utils.encode_cell({ r: rowIndex - 1, c: columnIndex - 1 }); const cellValue = wb.Sheets[sheetName][cellAddress].v; JSON.stringify(XLSX.utils.sheet_to_json(sheets)); //console.log(XLSX.utils.sheet_to_json(sheets)); // 返回sheet对象到控制台 }; }我这里哪里错了，怎么修改

const cellAddress = XLSX.utils.encode_cell({ r: rowIndex - 1, c: index - 1 }); const cellValue = sheets[cellAddress] ? sheets[cellAddress].v : null; if (cellValue === null) { break; } else { ...

KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 10 8 history1 = model1.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test,y_test)) 9 # 再训练model2 ---> 10 history2 = model2.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test,y_test)) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp_autograph_generated_filejh6by608.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False KeyError: in user code: 'The optimizer cannot recognize variable dense_1/kernel:0. This usually means you are trying to call the optimizer to update different parts of the model separately. Please call optimizer.build(variables) with the full list of trainable variables before the training loop or use legacy optimizer tf.keras.optimizers.legacy.SGD.

这个错误通常是由于在训练不同的模型时，优化器无法识别变量导致的。解决此问题的一个方法是在训练循环之前，使用 optimizer.build(variables) 方法传递完整的可训练变量列表，或者使用旧版优化器 tf.keras....

if '*' in source_path: source_path = '/'.join(source_path.split('/')[0:-1]) if not source_path.endswith('/'): source_path = source_path + '/' if not error_path.endswith('/'): error_path = error_path + '/' source_file_list = S3_Utils.list_files_by_bucket(source_bucket, source_path, file_type=None) source_file_list = [S3_Utils.decomp_s3_url(file_arn, segment="KEY") for file_arn in source_file_list] self.s3_move_file(source_bucket, source_file_list, error_bucket, error_path, self.config.kms_key_id)

这段代码也是 Python 代码，它的作用是将源路径中的所有文件移动到错误路径中，并且通过 S3_Utils 工具类中的 list_files_by_bucket 方法获取到源路径中所有的文件列表。如果源路径中存在通配符 *，则代码会将...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows class ExcelProcessor: def __init__(self, path): self.path = path def process_excel(self): for root, dirs, files in os.walk(self.path): for filename in files: if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): filepath = os.path.join(root, filename) self.process_file(filepath) def process_file(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) for sheet in wb: if sheet.title == '系数表': df = pd.DataFrame(sheet.values) df_t = df.T df_t.columns = df_t.iloc[0] df_t = df_t[1:] self.add_to_sheet(wb, df_t, '系数表_T') wb.save(filepath) def add_to_sheet(self, wb, df, sheet_name): try: ws = wb[sheet_name] except KeyError: ws = wb.create_sheet(sheet_name) for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for col in ws.columns: for cell in col: if cell.data_type == 'f': cell.value = cell.value return ws上述代码如何实例化使用

2. 创建ExcelProcessor实例对象，例如：processor = ExcelProcessor('/path/to/excel/files') 3. 调用ExcelProcessor的方法进行Excel文件处理，例如：processor.process_excel() 需要注意的是，这段代码中的...

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

- file_path表示数据文件路径； - my_detection表示要检测的目标，例如在双色球中是要预测的红球还是蓝球； - sample_nums表示每个样本中包含的数据点数； - ReadIntArray函数用于读取数据文件并将其转换为...
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。