vec1 = line_point1 - point TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'list'

时间: 2024-01-28 14:04:57 浏览: 25
This error occurs because you cannot subtract two lists in Python. You need to convert the lists to NumPy arrays or tuples before performing the subtraction operation. Here's an example of how to convert the lists to NumPy arrays and then subtract them: ``` import numpy as np line_point1 = np.array([1, 2, 3]) point = np.array([4, 5, 6]) vec1 = line_point1 - point ``` Alternatively, you can convert the lists to tuples and then subtract them: ``` line_point1 = (1, 2, 3) point = (4, 5, 6) vec1 = tuple(x - y for x, y in zip(line_point1, point)) ``` Either way will give you a valid result for `vec1`.
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解释代码def point_distance_line(point,line_point1,line_point2): #计算向量 vec1 = line_point1 - point vec2 = line_point2 - point distance = np.abs(np.cross(vec1,vec2)) / np.linalg.norm(line_point1-line_point2) return distance

这段代码定义了一个函数,函数名为point_distance_line,它需要三个参数:point表示一个点,line_point1和line_point2表示一条直线上的两个点。该函数的作用是计算这个点到这条直线的距离。具体实现的方法需要根据数学公式进行计算。

File "pandas\_libs\ops.pyx", line 252, in pandas._libs.ops.vec_binop File "pandas\_libs\ops.pyx", line 245, in pandas._libs.ops.vec_binop TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' and 'str'

这个错误是因为在进行位运算符 & 操作时,其中一个操作数是字符串类型,而 Python 中的字符串类型不支持位运算符 & 进行操作。 这种错误通常是因为在进行条件筛选时,使用了错误的语法或者操作数类型出现问题。在你的情况下,可能是在筛选数据时,使用了字符串类型的列名或者筛选条件写错了。 你可以检查一下代码,看看是否在进行条件筛选时写错了列名或者筛选条件,或者尝试打印一下变量的类型和值,找出问题所在。

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Value* ApplyOneValue(int flag = 1)//flag:0代表在hashmap外部申请,1代表在hashmap内部申请 { Value *vl = NULL; if (node_list_head_) { if (value_status_.free_num_ > 1) { ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } else { ValueNode* tmp_node = new ValueNode[kDefaultAddSize]; ValueNode* cur_node = tmp_node; if (!tmp_node) { return NULL; } vec_memptr_.push_back(tmp_node); for (uint32_t i = 1; i< kDefaultAddSize; i++) { cur_node->value_.node_ptr_ = (void*)cur_node; cur_node->next_node_ = tmp_node + i; cur_node = cur_node->next_node_; } value_status_.free_num_ += kDefaultAddSize; value_status_.total_size_ += kDefaultAddSize; node_list_head_->next_node_ = tmp_node; node_list_tail_ = cur_node; node_list_tail_->next_node_ = NULL; node_list_tail_->value_.node_ptr_ = (void*)node_list_tail_; ValueNode* tmp = node_list_head_ ; node_list_head_ = node_list_head_->next_node_; tmp->next_node_ = NULL; value_status_.free_num_--; tmp->value_.use_count_ = flag; vl = &(tmp->value_); //return &(tmp->value_); } } if(NULL != vl) { //reverse start; if(rphead && ::is_open_reverse) { rphead->CdrRaw.ncdrid = cdrgetid(rphead->lcoreid); //创建父cdrid; rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles = rphead->tstart.tm_cycles; rphead->CdrRaw.cdrstat = PACKET_BEGIN; rphead->btCurStaus = PACKET_BEGIN; pubSendPkt((void*)rphead); //存储父cdr信息; vl->SetReverse(rphead->CdrRaw.ncdrid, rphead->CdrRaw.tstart.tm_cycles); } //返回; return vl; } return NULL; }代码意思

它的具体实现是这样的,再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

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