这个Python代码有什么语法错误edges = [(row['start station name'], row['end station name']) for _, row in selected data.iterrows()]

时间: 2024-01-28 20:05:21 浏览: 168
根据您提供的Python代码,我注意到在"selected data.iterrows()"之前缺少了一个句点。正确的代码应该是: ``` edges = [(row['start station name'], row['end station name']) for _, row in selected_data.iterrows()] ``` 这里的`selected_data`是您要迭代的DataFrame的名称。确保变量名正确,并在`iterrows()`之前添加一个句点来访问DataFrame的方法。这样就可以避免语法错误。
相关问题

edges = [(row['start station name'], row['end station name']) for _, row in selected data.iterrows()]

这段代码是一个列表推导式,根据`selected_data`的每一行,提取了`start station name`和`end station name`字段的值,并以元组的形式存储在列表`edges`中。请确保在运行这段代码之前已经定义了`selected_data`变量,并且该对象是一个DataFrame类型的数据结构。如果您需要更多帮助,请提供完整的代码和相关的上下文信息。

def dijkstra_shortest_path(graph, start, end): # 使用Dijkstra算法获取最短路径 path = nx.dijkstra_path(graph, start, end) distance = nx.dijkstra_path_length(graph, start, end) return path, distance def visualize_graph(graph, path): pos = nx.spring_layout(graph) # 绘制边 nx.draw_networkx_edges(graph, pos, edge_color='gray') # 绘制节点 node_labels = {node: node for node in graph.nodes()} nx.draw_networkx_labels(graph, pos, labels=node_labels, font_color='black', font_size=8) # 绘制最短路径 path_edges = [(path[i], path[i + 1]) for i in range(len(path) - 1)] nx.draw_networkx_edges(graph, pos, edgelist=path_edges, edge_color='red', width=2) # 绘制路径点之间的连线 for i in range(len(path) - 1): start = path[i] end = path[i + 1] start_pos = node_positions[start] end_pos = node_positions[end] plt.plot([start_pos[0], end_pos[0]], [start_pos[1], end_pos[1]], color='red', linestyle='dashed') plt.axis('off') plt.show() 对上述代码进行解释

上述代码定义了两个辅助函数:`dijkstra_shortest_path`和`visualize_graph`。让我逐行解释它们的作用: 1. `dijkstra_shortest_path(graph, start, end)`: 这个函数使用Dijkstra算法来计算图中从起点到终点的最短路径和距离。它接受图对象`graph`、起点`start`和终点`end`作为参数。它使用`nx.dijkstra_path()`函数来获取最短路径,并使用`nx.dijkstra_path_length()`函数来获取最短距离。最后,它返回最短路径和距离。 2. `visualize_graph(graph, path)`: 这个函数用于可视化图形和最短路径。它接受图对象`graph`和最短路径`path`作为参数。它执行以下操作: - 使用`nx.spring_layout()`函数计算节点的布局位置,并将结果赋值给变量`pos`。 - 使用`nx.draw_networkx_edges()`函数绘制图中的边,使用灰色表示。 - 使用`nx.draw_networkx_labels()`函数绘制节点的标签,使用黑色表示。其中,`node_labels`是一个字典,将节点映射到其自身。 - 使用`nx.draw_networkx_edges()`函数绘制最短路径上的边,使用红色表示,并设置边的宽度为2。 - 使用循环遍历最短路径中的节点,绘制路径点之间的连线。这里使用`plt.plot()`函数,将起点和终点的位置连接起来,使用红色虚线表示。 - 使用`plt.axis('off')`函数关闭坐标轴的显示。 - 最后,使用`plt.show()`函数显示可视化结果。 这些函数的作用是计算最短路径并提供可视化结果,帮助用户更直观地理解图中的节点、边以及最短路径。
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加速这一段代码例程#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } int main() { int m = m_vpdEquinoxPoints.size(); const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vectorstd::vectorcv::Point2d edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); } return 0; }

加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vector<std::thread> threads(num_threads); std::vector<std::vector<cv::Point2d>> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

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