class SN: def init(self): self.data="" self.datalen="" self.datatype="" self.labels=""这段代码报如下错：TypeError: object of type 'SN' has no len()

这个错误是因为在代码中使用了 len() 函数，但是没有在 SN 类中定义 __len__() 方法。__len__() 方法是 Python 内置的用于获取对象长度的方法，如果没有定义该方法，那么在调用 len() 函数时就会出现 TypeError 错误。

要解决这个问题，可以在 SN 类中定义 __len__() 方法来返回 data 的长度：

class SN:
    def __init__(self):
        self.data = ""
        self.datalen = ""
        self.datatype = ""
        self.labels = ""

    def __len__(self):
        return len(self.data)

这样，在创建 SN 对象后，就可以使用 len() 函数获取 data 的长度了。

相关问题

class SN: def _init_(self): self.data="" self.datalen="" self.datatype="" self.labels=""加len

class SN:
def __init__(self):
self.data = ""
self.datalen = 0
self.datatype = ""
self.labels = ""
self.len = 0

def __getitem__(self, index): while(self.index+self.TreePoint>self.datalen): filename = self.dataNames[self.fileIndx] # print(filename) if self.dataBuffer: a = [self.dataBuffer[0][self.index:].copy()] else: a=[] cell,mat = self.loader(filename) for i in range(cell.shape[1]): data = np.transpose(mat[cell[0,i]]) #shape[ptNum,Kparent, Seq[1],Level[1],Octant[1],Pos[3] ] e.g 123456*7*6 data[:,:,0] = data[:,:,0] - 1 a.append(data[:,-levelNumK:,:])# only take levelNumK level feats self.dataBuffer = [] self.dataBuffer.append(np.vstack(tuple(a))) self.datalen = self.dataBuffer[0].shape[0] self.fileIndx+=1 # shuffle step = 1, will load continuous mat self.index = 0 if(self.fileIndx>=self.fileLen): self.fileIndx=index%self.fileLen # try read img = [] img.append(self.dataBuffer[0][self.index:self.index+self.TreePoint]) self.index+=self.TreePoint if self.transform is not None: img = self.transform(img) return img

这段代码定义了 `DataFolder` 类的 `__getitem__` 方法，用于根据给定的索引 `index` 获取数据集中的某个样本。

方法的实现如下：

1. 首先，通过 while 循环判断当前索引加上树结构节点数量是否超过当前数据集的长度 `self.datalen`。如果超过，则表示当前文件中的数据已经被完全使用，需要加载下一个文件。

2. 在 while 循环中，首先获取下一个文件名 `filename`。

3. 如果当前数据缓冲区 `self.dataBuffer` 不为空，则将其第一个元素中从当前索引开始到末尾的部分复制给列表 `a`。否则，将 `a` 初始化为空列表。

4. 调用加载器 `self.loader(filename)` 并将返回的 `cell` 和 `mat` 赋值给对应的变量。

5. 使用循环遍历 `cell` 的第二个维度，即 `cell.shape[1]`，并在每次迭代中获取 `mat[cell[0, i]]` 的转置结果，并将其减去1。然后，将该结果的最后一维（Pos 维度）中的最后 `levelNumK` 个元素切片出来，并将其添加到列表 `a` 中。

6. 清空数据缓冲区，并将列表 `a` 中的所有元素按垂直方向堆叠起来，形成一个新的数据缓冲区，并将其赋值给 `self.dataBuffer`。

7. 更新数据集的长度 `self.datalen` 为新的数据缓冲区的长度。

8. 增加文件索引 `self.fileIndx` 的值，以加载下一个文件。

9. 将索引 `self.index` 重置为0。

10. 如果文件索引 `self.fileIndx` 超过了文件数量 `self.fileLen`，则将文件索引设置为 `index` 对文件数量取模的结果，以确保循环使用文件。

11. 尝试读取数据缓冲区中从 `self.index` 开始到 `self.index+self.TreePoint` 结束的部分，并将其添加到列表 `img` 中。

12. 将索引 `self.index` 增加树结构节点数量，以便下一次获取样本时可以继续读取数据缓冲区中的下一个部分。

13. 如果定义了数据转换操作 `self.transform`，则将列表 `img` 应用该转换操作。

14. 最后，返回转换后的列表 `img`。

这段代码通过循环加载数据并维护一个数据缓冲区，以实现按需加载数据，同时提供了一些额外的功能来处理数据集的边界情况。