def _assignment_data_arr(self, oriDataArr, newDataArrStr, dtype, usecols): if oriDataArr is None: return np.loadtxt(StringIO(newDataArrStr), dtype=dtype, delimiter=u',', skiprows=0, usecols=usecols) else: return np.concatenate((oriDataArr, np.loadtxt(StringIO(newDataArrStr), dtype=dtype, delimiter=u',', skiprows=0, usecols=usecols)), axis=0)

这是一个名为 `_assignment_data_arr` 的私有方法。它接受四个参数：`oriDataArr`（原始数据数组）、`newDataArrStr`（新的数据字符串）、`dtype`（数据类型）和 `usecols`（列索引元组）。

这个方法的作用是根据给定的参数将新的数据字符串转换为数据数组，并与原始数据数组进行合并。具体实现如下：

1. 首先，它检查原始数据数组 `oriDataArr` 是否为空。如果为空，说明是第一次赋值，直接使用 `np.loadtxt` 函数将新的数据字符串转换为数据数组，并返回。
2. 如果原始数据数组不为空，说明已经有部分数据了，需要将新的数据与原始数据进行合并。使用 `np.loadtxt` 函数将新的数据字符串转换为数据数组，并使用 `np.concatenate` 函数将原始数据数组和新的数据数组在纵向方向上进行合并（沿轴0合并）。
3. 最后，返回合并后的数据数组。

这个方法的目的是将新的数据字符串转换为数据数组，并与原始数据数组进行合并，以便后续的数据处理和操作。

相关问题

self._dataArr = self._assignment_data_arr(self._dataArr, dataStr, str, self._usecolsTuple) self._timeDataArr = self._assignment_data_arr(self._timeDataArr, dataStr, str, timeColTuple)

这两行代码是在调用 `_assignment_data_arr` 方法，对 `_dataArr` 和 `_timeDataArr` 进行赋值操作。这个方法的作用是根据给定的数据字符串 `dataStr` 和列索引元组（`self._usecolsTuple` 和 `timeColTuple`），将数据转换为二维数组的形式，并进行赋值。

这里的 `_assignment_data_arr` 方法可能是开发者自定义的一个方法，它接受四个参数：源数据数组、数据字符串、数据类型和列索引元组。它的具体实现可能涉及字符串的解析和转换，以及对应列的提取等操作。通过调用这个方法，可以将数据字符串转换为相应的数据数组，并赋值给 `_dataArr` 和 `_timeDataArr` 变量。

ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.linear_assignment_'

这个错误通常是因为 scikit-learn 的版本不兼容导致的。请尝试使用以下命令更新 scikit-learn 到最新版本：

pip install --upgrade scikit-learn

如果你已经安装了最新版本的 scikit-learn，并且仍然遇到此错误，请检查你的代码中是否有其他地方导入了名为 `linear_assignment_` 的模块。如果有，请尝试删除或更改这个导入语句，因为此模块在较新的版本中已经被移除或更改了名称。