mt. __ le = function (a, b) －子 fo in pairs(a) do if not b[k] then etu false end end eturn true end 举个例子

时间: 2024-03-02 18:52:31 浏览: 78
假设现在有两个表a和b，分别是： ``` a = {1, 2, 3, 4} b = {1, 2, 3, 5} ``` 此时，如果调用mt. __ le(a, b)函数，它的执行过程如下： 1. 函数开始执行，参数a和b分别为{1, 2, 3, 4}和{1, 2, 3, 5}； 2. 在for循环中，第一次迭代将变量k设置为1，此时b[k]为1，与a中的1对应，因此继续迭代； 3. 第二次迭代将变量k设置为2，此时b[k]为2，与a中的2对应，因此继续迭代； 4. 第三次迭代将变量k设置为3，此时b[k]为3，与a中的3对应，因此继续迭代； 5. 第四次迭代将变量k设置为4，此时b[k]为nil，与a中的4不对应，因此函数返回false。 6. 函数执行结束。 因此，调用mt. __ le(a, b)函数会返回false。
相关问题

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB)，解释上述代码，并告诉我怎么设置文件夹格式

这段代码用于创建图像对，将两个文件夹中的图像拼接在一起，并将结果保存在一个新的文件夹中。下面是代码的简要解释： 1. 引入必要的库：pdb、os、numpy、cv2和argparse。 2. 使用argparse来解析命令行参数，包括输入目录和输出目录等。 3. 遍历输入目录中的所有文件夹，并获取每个文件夹中的图像列表。 4. 根据命令行参数，选择要使用的图像对（如果--use_AB参数为true，则仅使用"_A"结尾的图像作为输入A，使用相应的"_B"图像作为输入B）。 5. 将输入A和输入B图像拼接在一起，并将结果保存在输出目录中。 6. 最后，打印出图像对的数量和输出目录等信息。 文件夹格式应该是这样的： - dataset - 50kshoes_edges - split1 - 0001_A.png - 0002_A.png - ... - split2 - 0001_A.png - 0002_A.png - ... - ... - 50kshoes_jpg - split1 - 0001_B.jpg - 0002_B.jpg - ... - split2 - 0001_B.jpg - 0002_B.jpg - ... - ... - test_AB - split1 - 0001.png - 0002.png - ... - split2 - 0001.png - 0002.png - ... - ...

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='./dataset/blurred') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='./dataset/sharp') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/out') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),运行上述代码，提示错误：NotADirectoryError: [WinError 267] 目录名称无效。: 'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\DeblurGAN-master\datasets\blurred\1.jpg'

根据错误提示，看起来是指定的目录名称无效。具体来说，是出现了一个名为'1.jpg'的文件，而在代码中尝试将其作为目录来处理。你需要检查代码中是否有将文件名误认为是目录名的情况，可以使用os.path.isdir()函数来判断是否为目录。同时，你也可以手动检查一下指定的目录是否存在以及目录中是否存在名为'1.jpg'的文件。
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详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：for dataset in datasets: print(dataset) if dataset not in out_results: out_results[dataset] = {} for scene in data_dict[dataset]: print(scene) # Fail gently if the notebook has not been submitted and the test data is not populated. # You may want to run this on the training data in that case? img_dir = f'{src}/test/{dataset}/{scene}/images' if not os.path.exists(img_dir): continue # Wrap the meaty part in a try-except block. try: out_results[dataset][scene] = {} img_fnames = [f'{src}/test/{x}' for x in data_dict[dataset][scene]] print (f"Got {len(img_fnames)} images") feature_dir = f'featureout/{dataset}{scene}' if not os.path.isdir(feature_dir): os.makedirs(feature_dir, exist_ok=True) t=time() index_pairs = get_image_pairs_shortlist(img_fnames, sim_th = 0.5644583, # should be strict min_pairs = 33, # we select at least min_pairs PER IMAGE with biggest similarity exhaustive_if_less = 20, device=device) t=time() -t timings['shortlisting'].append(t) print (f'{len(index_pairs)}, pairs to match, {t:.4f} sec') gc.collect() t=time() if LOCAL_FEATURE != 'LoFTR': detect_features(img_fnames, 2048, feature_dir=feature_dir, upright=True, device=device, resize_small_edge_to=600 ) gc.collect() t=time() -t timings['feature_detection'].append(t) print(f'Features detected in {t:.4f} sec') t=time() match_features(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir,device=device) else: match_loftr(img_fnames, index_pairs, feature_dir=feature_dir, device=device, resize_to=(600, 800)) t=time() -t timings['feature_matching'].append(t) print(f'Features matched in {t:.4f} sec') database_path = f'{feature_dir}/colmap.db' if os.path.isfile(database_path): os.remove(database_path) gc.collect() import_into_colmap(img_dir, feature_dir=feature_dir,database_path=database_path) output_path = f'{feature_dir}/colmap_rec_{LOCAL_FEATURE}' t=time() pycolmap.match_exhaustive(database_path) t=time() - t timings['RANSAC'].append(t) print(f'RANSAC in {t:.4f} sec')

if dataset not in out_results: # 如果当前数据集不在输出结果中 out_results[dataset] = {} # 添加一个空字典作为该数据集的输出结果 for scene in data_dict[dataset]: # 遍历当前数据集中的场景 print(scene...

function C:WeaponQualityUpToID(w) --同ID升品是否满足 local allweapon = self:Get("weaponList") local qualityCfg = DATA.GetData("WeaponQuality") local cfg =qualityCfg[w.quality] local stuff = {} --材料 local needStuffCnt = cfg.UpNeedCount for _, weapon in pairs(allweapon) do local isUse = HeroHelper:PairsWearWeapon(function (wearWeapon) --装备中的武器 if (weapon.guid ~= wearWeapon.guid and weapon.cfgid == wearWeapon.cfgid and wearWeapon.quality == cfg.UpNeedQuality) or cfg.UpNeedQuality ==0 then return true end end) if (not isUse) and weapon.guid ~= w.guid and weapon.cfgid == w.cfgid and ((weapon.quality == cfg.UpNeedQuality)or cfg.UpNeedQuality == 0 ) then if needStuffCnt > 0 then needStuffCnt = needStuffCnt -1 table.insert( stuff, weapon) end end end return needStuffCnt == 0,stuff end 在此方法中增加:当武器被当做素材时,标记此武器且指向把此武器作为素材的武器guid

for _, weapon in pairs(allweapon) do local isUse = HeroHelper:PairsWearWeapon(function (wearWeapon) --装备中的武器 if (weapon.guid ~= wearWeapon.guid and weapon.cfgid == wearWeapon.cfgid and ...
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优化这个方法 this.LinksData = function (m_List,transportID) local curRouteConf = {} local tc= mainPlayer.player:FindClosestCharacter(CharacterType.TreasureCase, transportID,0,32) if tc ~= nil then local endPoint = AllPoints[table_count(AllPoints)] table.remove(AllPoints,table_count(AllPoints)) return endPoint end local tc = nil for i = 0,m_List.Count-1 do local value = Logic.TabConfig.RoutePoint_InfoMgr.instance:GetValueByIndex(i) local Links = ListToTable(value.TeleLinks) local route = nil local moveData = nil if mainPlayer.player.CurrentSite >= 200 then if value.ID % 1000 >= 300 and table_find(Links,transportID) ~= false then route = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:FindRoute(mainPlayer.player.transform.position, Vector3.zero, value.ID, 0) tc = mainPlayer.player:FindClosestCharacter(CharacterType.TreasureCase, value.Data,0,32) if route or tc ~= nil then moveData = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:CreateRouteMoveData(mainPlayer.player, route, Vector3.zero) end if not moveData then local temp = {[1] = value.ID,pos = {value.Position[0],value.Position[1],value.Position[2]}} table.insert(AllPoints,temp) local nextPoint = this.LinksData(m_List,value.Data) if nextPoint == nil then table_removeValue(AllPoints,temp) else return nextPoint end else curRouteConf = {value.ID} return curRouteConf; end end else if value.ID % 1000 < 300 and table_find(Links,transportID) ~= false then route = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:FindRoute(mainPlayer.player.transform.position, Vector3.zero, value.ID, 0) if route then moveData = LogicWorld.DynamicMap.instance.m_RoutePoint:CreateRouteMoveData(mainPlayer.player, route, Vector3.zero) end if not moveData then local temp = {[1] = value.ID,pos = {value.Position[0],value.Position[1],value.Position[2]}} table.insert(AllPoints,temp) local nextPoint = this.LinksData(m_List,value.Data) if nextPoint == nil then table_removeValue(AllPoints,temp) else return nextPoint end else curRouteConf = {value.ID} return curRouteConf; end end end end return nil end

3. Instead of calling table_find(Links, transportID) on every iteration of the loop, you could use a for loop to iterate over Links and check if transportID is in the list. This would avoid ...

代码如下:""" File: fromexample.py Project 12.9 Defines and tests the all pairs shortest paths algorithm of Floyd. Uses the graph from Figure 12.19 of the text, as represented in the file example.txt. """ from graph import LinkedDirectedGraph import random from arrays import Array # Functions for working with infinity def isLessWithInfinity(a, b): """Returns False if a == b or a == INFINITY and b != INFINITY. Otherwise, returns True if b == INFINITY or returns a < b.""" if a == LinkedDirectedGraph.INFINITY and b == LinkedDirectedGraph.INFINITY: return False elif b == LinkedDirectedGraph.INFINITY: return True elif a == LinkedDirectedGraph.INFINITY: return False else: return a < b def addWithInfinity(a, b): """If a == INFINITY or b == INFINITY, returns INFINITY. Otherwise, returns a + b.""" if a == LinkedDirectedGraph.INFINITY or b == LinkedDirectedGraph.INFINITY: return LinkedDirectedGraph.INFINITY else: return a + b def minDistance(a, b): if isLessWithInfinity(a, b): return a else: return b # Define a function that uses Floyd's algorithm def allPairsShortestPaths(matrix): """ please complete the Floyd algorithm here """ pass # Define a function to print a labeled distance matrix def printDistanceMatrix(matrix, table): """Prints the distance matrix with rows and columns labels with the index positions and vertex labels.""" labels = Array(len(table)) index = 0 labelWidth = 0 indexWidth = 0 for label in table: labels[table[label]] = label labelWidth = max(labelWidth, len(str(label))) indexWidth = max(indexWidth, len(str(index))) index += 1 weightWidth = 0 for row in range(matrix.getHeight()): for column in range(matrix.getWidth()): weightWidth = max(weightWidth, len(str(matrix[row][column]))) weightWidth = max(weightWidth, labelWidth, indexWidth) topRowLeftMargin

这段代码定义并测试 Floyd 的全部最短路径算法，使用的是文本图 12.19 中的图，该图以 example.txt 文件的形式表示。有从graph中导入LinkedDirectedGraph，从arrays中导入Array，还有随机数生成函数。

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：def get_image_pairs_shortlist(fnames, sim_th = 0.6, # should be strict min_pairs = 20, exhaustive_if_less = 20, device=torch.device('cpu')): num_imgs = len(fnames) if num_imgs <= exhaustive_if_less: return get_img_pairs_exhaustive(fnames) model = timm.create_model('tf_efficientnet_b7', checkpoint_path='/kaggle/input/tf-efficientnet/pytorch/tf-efficientnet-b7/1/tf_efficientnet_b7_ra-6c08e654.pth') model.eval() descs = get_global_desc(fnames, model, device=device) #这段代码使用 PyTorch 中的 torch.cdist 函数计算两个矩阵之间的距离，其中参数 descs 是一个矩阵，表示一个数据集中的所有样本的特征向量。函数将计算两个矩阵的 p 范数距离，即对于矩阵 A 和 B，其 p 范数距离为： #dist_{i,j} = ||A_i - B_j||_p #其中 i 和 j 分别表示矩阵 A 和 B 中的第 i 和 j 行，||.||_p 表示 p 范数。函数的返回值是一个矩阵，表示所有样本之间的距离。 # detach() 和 cpu() 方法是为了将计算结果从 GPU 转移到 CPU 上，并将其转换为 NumPy 数组。最终的结果将会是一个 NumPy 数组。 dm = torch.cdist(descs, descs, p=2).detach().cpu().numpy() # removing half mask = dm <= sim_th total = 0 matching_list = [] ar = np.arange(num_imgs) already_there_set = [] for st_idx in range(num_imgs-1): mask_idx = mask[st_idx] to_match = ar[mask_idx] if len(to_match) < min_pairs: to_match = np.argsort(dm[st_idx])[:min_pairs] for idx in to_match: if st_idx == idx: continue if dm[st_idx, idx] < 1000: matching_list.append(tuple(sorted((st_idx, idx.item())))) total+=1 matching_list = sorted(list(set(matching_list))) return matching_list

这段代码定义了一个函数 get_image_pairs_shortlist，用于获取一组图像的相似对。 参数 fnames 是一个包含图像文件名的列表，sim_th 是相似度的阈值，默认值为 0.6，min_pairs 是最小匹配对数，默认值为 20，...

-- 获取应用id local appids = {} for _, line in pairs(section["app_groups"]) do local find = string.find(line, "]") if find == nil then dbg("Error: app_groups format error") return end local catalogue = string.sub(line, 2, find - 1) local apps = string.sub(line, find + 1, line.length) local paras = {} string.gsub(catalogue,"([^/]+)",function (p) table.insert(paras, p) end) if #paras == 2 then catalogue = paras[2] end -- 选择了组 if apps == "" or apps == nil then catalogue = tonumber(catalogue) if sec_group_app_id_map[catalogue] then for _, id in pairs(sec_group_app_id_map[catalogue]) do id = tonumber(id) appids[id] = true -- 如果id拥有等效应用，加上等效应用 if sec_equi_app_map[id] ~= nil then for _, equi in pairs(sec_equi_app_map[id]) do appids[tonumber(equi)] = true end end end end -- 选择了应用 else string.gsub(apps,"([^,]+)",function (id) id = tonumber(id) appids[id] = true -- 如果id拥有等效应用，加上等效应用 if sec_equi_app_map[id] ~= nil then for _, equi in pairs(sec_equi_app_map[id]) do appids[tonumber(equi)] = true end end end) end end 什么意思

这段代码是一个 Lua 脚本，它的主要作用是从一个配置文件中获取应用的 ID。这个配置文件包含了应用分组和应用 ID 的信息，应用分组是通过方括号来定义的，应用 ID 是通过逗号分隔的数字列表来指定的。...

from pyecharts.charts import WordCloud from jieba.analyse import extract_tags with open('f:luser_comment.txt',encoding='utf8') as fn: comment_data = fn.readO tags_pairs=extract_tags(comment_data, topK=50. y"'hWeight=True, allowPOS=['n','v','a') with open('f:luser_comment_tags.txt','w+') as fn: for tag, weight in tags pairs: fn.write(tag) fn.write(':') fn.write(str(weight)) fn.write('\n') wc=WordCloudO wc.add("", [list(i) for i in tags_pairs], word_size_range=[5, 400]) wc.render("f:\lwordcloud.html") 要求：写出程序中“输入、输出语句”、主要功能、核心语句?

tags_pairs = extract_tags(comment_data, topK=50, withWeight=True, allowPOS=['n', 'v', 'a']) with open('f:luser_comment_tags.txt', 'w+') as fn: for tag, weight in tags_pairs: fn.write(tag) fn.write...

--武器 local totalWeights = {} local qcfgs = DATA.GetData("WeaponQuality") for i, v in ipairs(qcfgs) do tableinsert(totalWeights, v.DropWeight + (i > 1 and totalWeights[i - 1] or 0)) end for splv, spcfg in pairs(DATA.GetData("SpoilLevel")) do local dropWeapons = {} for id, v in pairs(DATA.GetData("Weapon")) do if v.Avaliable > 0 and v.Quality <= spcfg.WeaponMaxQuality then local weapons = dropWeapons[v.Quality] if not weapons then local qcfg = DATA.Get("WeaponQuality", v.Quality) if qcfg then weapons = { totalWeight = totalWeights[v.Quality], weight = qcfg.DropWeight, list = {} } dropWeapons[v.Quality] = weapons end end if weapons then table.insert(weapons.list, v) end end end for quality = 1, spcfg.WeaponMaxQuality do --保证所有品质都有 local weapons = dropWeapons[quality] if not weapons then local qcfg = DATA.Get("WeaponQuality", quality) if qcfg then weapons = { totalWeight = totalWeights[quality], weight = qcfg.DropWeight, list = {} } dropWeapons[quality] = weapons end end end gWeaponDrops[splv] = dropWeapons end 解释这段代码每行的意思

5. for splv, spcfg in pairs(DATA.GetData("SpoilLevel")) do：遍历游戏中的掉落等级配置。 6. local dropWeapons = {}：声明一个空表，用于存储当前掉落等级下各品质武器的掉落情况。 7. for id, v in pairs...

from ecloud import CMSSEcloudOcrClient import json import os from collections import OrderedDict accesskey = '357c19f09220408cb3650e8ca8a418c7' secretkey = 'f5f4f10272284ec3829460e0a65f5cd2' url = 'https://api-wuxi-1.cmecloud.cn:8443' def request_webimage(imagepath): requesturl = '/api/ocr/v1/webimage' try: ocr_client = CMSSEcloudOcrClient(accesskey, secretkey, url) response = ocr_client.request_ocr_service_file(requestpath=requesturl, imagepath=imagepath) json_data = json.loads(response.text, object_pairs_hook=OrderedDict) # 使用OrderedDict保证输出的文本有序 print(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 使用json.dumps()方法美化输出 except ValueError as e: print(e) if __name__ == "__main__": folder_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pics" # 修改为实际的文件夹路径 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".png"): imagepath = os.path.join(folder_path, filename) request_webimage(imagepath)帮我修改代码把输出的jason格式的数据保存在txt文件中

json_data = json.loads(response.text, object_pairs_hook=OrderedDict) # 使用OrderedDict保证输出的文本有序 print(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 使用json.dumps()方法美化输出 ...

# 记录每条边被最短路径使用的次数，并排序 edge_usage_count = {} for node1 in all_pairs_shortest_paths.keys(): for node2 in all_pairs_shortest_paths[node1].keys(): path = nx.shortest_path(G, node1, node2, weight="weight") for i in range(len(path)-1): edge_key = (path[i], path[i+1]) if edge_key not in edge_usage_count: edge_usage_count[edge_key] = 1 else: edge_usage_count[edge_key] += 1 sorted_edges_by_usage_count = sorted(edge_usage_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print("每条边被最短路径使用的次数，按照使用次数排序:") for edge_info in sorted_edges_by_usage_count: print(f"边 {G.edges[edge_info[0]]['id']}: {edge_info[1]}次") 续写代码，将输出结果存入一个新的csv文件中

for edge_info in sorted_edges_by_usage_count: writer.writerow([G.edges[edge_info[0]]["id"], edge_info[1]]) print("结果已保存至 edge_usage_count.csv 文件中") 以上代码会在程序运行目录下生成一个...

python start_vm_ec2.py "'pts-qa12.cbxcloud.com':'35.160.168.99','pts-qa11.cbxcloud.com':'52.24.85.138'" Then it will generate HostnameExtIP_dic={'pts-qa11.cbxcloud.com':'52.24.85.138','pts-qa12.cbxcloud.com':'35.160.168.99'} when execute the py script.

Here is a sample Python script that takes a dictionary of hostnames and IP addresses as input and generates another dictionary with the same information in a different order: def start_vm_ec2...

pairs(data, lower.panel = function(x, y) { points(x, y, pch = 19, cex = 0.5, col = "#3C9668") abline(lm(y ~ x), col = "red") }, diag.panel = function(x) { hist(x,col = "#D8EAF6",probability = TRUE,axes = FALSE,main = "",breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text <- round(cor(x, y), 2) symbol_size <- abs(corr_text) * 5 color_scale <- colorRampPalette(c("#F09576","white","#175A9E")) # 颜色比例尺 symbol_color <- color_scale(5 + corr_text * 5) #symbol_color <- ifelse(corr_text >= 0, "#F09576","#175A9E") symbols(1, 1, circles = symbol_size, inches = FALSE, bg = symbol_color) text(mean(x), mean(y), corr_text, cex = symbol_size*0.7, font = 1) }, labels = c("FBD", "VC", "EO","OF","DP","VC-FBD","EO-VC","OF-EO","DP-OF","DP-EO"), font.labels = list(cex = 1.5))又出现Error in plot.new() : figure margins too large的问题。怎么解决

hist(x,col = "#D8EAF6",probability = TRUE,axes = FALSE,main = "",breaks = "FD") }, upper.panel = function(x, y) { corr_text <- round(cor(x, y), 2) symbol_size <- abs(corr_text) * 5 color_scale ...

function printTable(table , level) if (#table == 0) then return end level = level or 1 local indent = "" for i = 1, level do indent = indent.." " end if key ~= "" then print(indent..key.." ".."=".." ".."{") else print(indent .. "{") end key = "" for k,v in pairs(table) do if type(v) == "table" then key = k PrintTable(v, level + 1) else local content = string.format("%s%s = %s", indent .. " ",tostring(k), tostring(v)) print(content) end end print(indent .. "}") end

如果值的类型是表格，则将键值 k 赋给 key，并递归调用 printTable 函数打印子表格。否则，将键值 k 和值 v 格式化成字符串，并打印。 最后，打印表格结束符号 }，并根据缩进级别进行缩进。

JSONDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 # 读取文件数据 4 with open(path, "r") as f: ----> 5 row_data = json.load(f) 6 # 读取每一条json数据 7 for d in row_data: File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:293, in load(fp, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 274 def load(fp, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, 275 parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw): 276 """Deserialize fp (a .read()-supporting file-like object containing 277 a JSON document) to a Python object. 278 (...) 291 kwarg; otherwise JSONDecoder is used. 292 """ --> 293 return loads(fp.read(), 294 cls=cls, object_hook=object_hook, 295 parse_float=parse_float, parse_int=parse_int, 296 parse_constant=parse_constant, object_pairs_hook=object_pairs_hook, **kw) File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\__init__.py:346, in loads(s, cls, object_hook, parse_float, parse_int, parse_constant, object_pairs_hook, **kw) 341 s = s.decode(detect_encoding(s), 'surrogatepass') 343 if (cls is None and object_hook is None and 344 parse_int is None and parse_float is None and 345 parse_constant is None and object_pairs_hook is None and not kw): --> 346 return _default_decoder.decode(s) 347 if cls is None: 348 cls = JSONDecoder File C:\ProgramData\anaconda3\lib\json\decoder.py:340, in JSONDecoder.decode(self, s, _w) 338 end = _w(s, end).end() 339 if end != len(s): --> 340 raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) 341 return obj JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 15)

这个错误是因为在读取 JSON 数据时，文件中可能包含了多个 JSON 对象，而不是一个完整的 JSON 对象。这会导致 JSON 解码器无法正确解析，从而引发 "Extra data" 错误。解决这个问题的方法是，确保文件中只包含一个...

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