在 Visio.Shape shape = shapes.get_ItemFromID(3);此处报错Invalid sheet identifier.'

时间: 2024-02-20 21:56:26 浏览: 142
如果报错"Invalid sheet identifier",那么可能是因为你的Shapes集合中没有ID为3的图形。请确认一下Shapes集合中是否有ID为3的图形,如果没有,请根据实际情况修改代码中的图形ID。 如果你不确定Shapes集合中的图形ID是多少,可以尝试使用Shapes集合中的其他属性,例如Name或Index来获取指定的图形。下面是一个示例代码: ```csharp using Visio = Microsoft.Office.Interop.Visio; Visio.Application visioApp = new Visio.Application(); visioApp.Visible = true; Visio.Document doc = visioApp.Documents.Add(""); Visio.Page page = doc.Pages[1]; Visio.Shapes shapes = page.Shapes; Visio.Shape shape = shapes["Rectangle.1"]; shape.CellsU["PinX"].FormulaU = "5"; shape.CellsU["PinY"].FormulaU = "5"; ``` 上述代码中,我们使用Shapes集合的Name属性来获取名称为"Rectangle.1"的图形,并将其放置在指定的坐标点(5,5)。 需要注意的是,Shapes集合中的图形名称和索引都是可以在Visio中编辑的,所以需要根据实际情况来选择合适的方法来获取指定的图形。
相关问题

group_shapes = [shp for shp in slide.shapes if shp.shape_type ==MSO_SHAPE_TYPE.GROUP]

这行代码的作用是筛选出幻灯片中的所有分组形状。它使用了列表推导式(list comprehension)来遍历 `slide.shapes` 列表,并通过条件判断 `shp.shape_type == MSO_SHAPE_TYPE.GROUP` 来判断形状的类型是否为分组形状。如果是分组形状,则会被添加到 `group_shapes` 列表中。

group_shapes = [shp for shp in slide.shapes if shp.shape_type ==MSO_SHAPE_TYPE.GROUP]的作用

这段代码的作用是从幻灯片中获取所有的分组形状。它使用了列表推导式(List comprehension)来遍历 `slide.shapes` 中的每个形状,并检查其类型是否为 `MSO_SHAPE_TYPE.GROUP`,如果是,则将该形状添加到 `group_shapes` 列表中。最终,`group_shapes` 列表将包含所有的分组形状。
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逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

fshum=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\shum.mon.mean.nc" fu=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\uwnd.mon.mean.nc" fv=r"D:\xdshixi120112021203\DATA\vwnd.mon.mean.nc" shumds=xr.open_dataset(fshum) uds=xr.open_dataset(fu) vds=xr.open_dataset(fv) # shumds1=shumds['shum'] Stime12=shumds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Stime12) # print(Stime1) lev = Stime12.level # 读取气压层,单位为mb,即hPa,一维的14. lat = Stime12.lat # 读取纬度,一维的21 lon = Stime12.lon # 读取经度,一维的41 uds1=uds['uwnd'] Utime12=uds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') # print(Utime12) vds1=vds['vwnd'] Vtime12=vds1.sel(time=slice('1948','2020')).groupby('time.month').mean(dim='time') u = Utime12[0,2,:,:] # U风分量,单位为m/s,month,level,lat,lon v = Vtime12[0,2,:,:] # V风分量,单位为m/s q =Stime12[0,2,:,:] # 读取比湿,单位为kg/kg # print(u) # 计算单层水汽通量和水汽通量散度 qv_u = uq/(constants.g10**-2) # g的单位为m/s2,换算为N/kg,再换算为10-2hPa·m2/kg,最终单层水汽通量的单位是kg/m•hPa•s qv_v = vq/(constants.g10**-2) # 计算q*v/g,单位是kg/m•hPa•s # print(qv_u) dx, dy = mpcalc.lat_lon_grid_deltas(lon, lat) # 将经纬度转换为格点距离 # print(dx,dy) div_qv = np.zeros((lev.shape[0],lat.shape[0],lon.shape[0])) # print(div_qv) # print(lev.shape[0]) for j in range(lev.shape[0]): div_qv[j] = mpcalc.divergence(u = qv_u[j],v = qv_v[j],dx = dx ,dy = dy) # 单位是kg/m2•hPa•s print(div_qv[j])为什么报错operands could not be broadcast together with shapes (72,143) (142,) ,需要怎么改

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