s_next = [0.0 -21.426 -784.39 -371.11 -30.79 1.413932 699.432312, array([700.89374], dtype=float32)] 错误纠正

时间: 2024-04-10 16:28:00 浏览: 13
在给定的代码中,存在一个错误。当你尝试将一个数组作为元素添加到`s_next`列表时,你需要将其转换为一个`numpy`数组,以便与其他元素具有相同的数据类型。以下是修正方法的示例代码: ```python s_next = [0.0, -21.426, -784.39, -371.11, -30.79, 1.413932, 699.432312, np.array([700.89374])] ``` 在这里,我们将最后一个元素`array([700.89374], dtype=float32)`转换为`numpy`数组,并将其添加到`s_next`列表中。请确保所有的元素都具有相同的数据类型,以避免出现错误。
相关问题

String s=String.valueOf(next.getSum()-next.getBorrow());

这行代码是将 `next.getSum()-next.getBorrow()` 的结果转换为字符串类型。`next.getSum()` 和 `next.getBorrow()` 是对象 `next` 的两个方法,这里做了减法运算,得到一个数字类型的结果,然后使用 `String.valueOf()` 方法将其转换为字符串类型并赋值给变量 `s`。

对下面代码每一步含义进行注释 def convert_to_doubly_linked_list(self): if not self.root: return None def convert(root): if not root.left and not root.right: return ListNode(root.val) if not root.left: right_head = convert(root.right) right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, None, right_head) right_head.prev = cur_node return cur_node if not root.right: left_tail = convert(root.left) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev cur_node = ListNode(root.val, left_tail, None) left_tail.next = cur_node return cur_node left_tail = convert(root.left) right_head = convert(root.right) left_head = left_tail while left_head.prev: left_head = left_head.prev right_tail = right_head while right_tail.next: right_tail = right_tail.next cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head) left_tail.next = cur_node right_head.prev = cur_node return left_head return convert(self.root) def inorder_traversal(self, root): if not root: return self.inorder_traversal(root.left) print(root.val, end=' ') self.inorder_traversal(root.right) def print_bst(self): self.inorder_traversal(self.root) print() def traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.next print() def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head): cur_node = head while cur_node.next: cur_node = cur_node.next while cur_node: print(cur_node.val, end=' ') cur_node = cur_node.prev print()

这段代码是一个二叉搜索树(BST)转化为双向链表的函数,同时提供了打印BST和遍历双向链表的函数。 - `def convert_to_doubly_linked_list(self):`:定义一个将BST转化为双向链表的函数。 - `if not self.root:`:如果BST为空,则返回None。 - `def convert(root):`:定义一个递归函数,将BST转化为双向链表。 - `if not root.left and not root.right:`:如果该节点没有左右子树,返回一个只包含该节点值的ListNode。 - `if not root.left:`:如果该节点没有左子树,将右子树转化为双向链表,并将节点值作为新的头结点,返回该节点。 - `if not root.right:`:如果该节点没有右子树,将左子树转化为双向链表,并将节点值作为新的尾结点,返回该节点。 - `left_tail = convert(root.left)`:将左子树转化为双向链表,并返回左子树的尾结点。 - `right_head = convert(root.right)`:将右子树转化为双向链表,并返回右子树的头结点。 - `left_head = left_tail`:将左子树的头结点设置为左子树的尾结点。 - `while left_head.prev:`:找到左子树双向链表的头结点。 - `right_tail = right_head`:将右子树的尾结点设置为右子树的头结点。 - `while right_tail.next:`:找到右子树双向链表的尾结点。 - `cur_node = ListNode(root.val, left_tail, right_head)`:创建一个新的节点,值为当前节点值,左指针指向左子树双向链表的尾结点,右指针指向右子树双向链表的头结点。 - `left_tail.next = cur_node`:将左子树双向链表的尾结点的右指针指向新节点。 - `right_head.prev = cur_node`:将右子树双向链表的头结点的左指针指向新节点。 - `return left_head`:返回双向链表的头结点。 - `return convert(self.root)`:调用递归函数convert并返回结果。 - `def inorder_traversal(self, root):`:定义一个中序遍历BST的函数。 - `if not root:`:如果该节点为空,则返回。 - `self.inorder_traversal(root.left)`:递归遍历左子树。 - `print(root.val, end=' ')`:输出当前节点的值。 - `self.inorder_traversal(root.right)`:递归遍历右子树。 - `def print_bst(self):`:定义一个打印BST的函数。 - `self.inorder_traversal(self.root)`:调用中序遍历函数遍历BST。 - `print()`:输出一个空行。 - `def traverse_doubly_linked_list(self, head):`:定义一个遍历双向链表的函数。 - `cur_node = head`:将当前节点指向链表的头结点。 - `while cur_node:`:遍历整个链表,直到当前节点为空。 - `print(cur_node.val, end=' ')`:输出当前节点的值。 - `cur_node = cur_node.next`:将当前节点指向下一个节点。 - `print()`:输出一个空行。 - `def reverse_traverse_doubly_linked_list(self, head):`:定义一个逆序遍历双向链表的函数。 - `cur_node = head`:将当前节点指向链表的头结点。 - `while cur_node.next:`:找到链表的尾结点。 - `cur_node = cur_node.next`:将当前节点指向下一个节点。 - `while cur_node:`:逆序遍历整个链表,直到当前节点为空。 - `print(cur_node.val, end=' ')`:输出当前节点的值。 - `cur_node = cur_node.prev`:将当前节点指向上一个节点。 - `print()`:输出一个空行。

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帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架: import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

def __next_step(self, x, y): if not self.judge_colory: self.__history += 0 else: self.__history += 1 self.color = 1 if self.__history % 2 == 0 else 2 if self.start_ai_game: if self.ai_color == self.color: row,col = self.ai_stage(self.ai_game()[0],self.ai_game()[1]) else: col = round((x-self.__margin*2)/self.__cell_width) row = round((y-self.__margin*2)/self.__cell_width) stage_row = (y-self.__margin)-(self.__cell_width*row+self.__margin) stage_col = (x-self.__margin)-(self.__cell_width*col+self.__margin) if stage_col < stage_row: self.direct= 1 else: self.direct= 0 else: col = round((x - self.__margin * 2) / self.__cell_width) row = round((y - self.__margin * 2) / self.__cell_width) stage_row = (y - self.__margin) - (self.__cell_width * row + self.__margin) stage_col = (x - self.__margin) - (self.__cell_width * col + self.__margin) if stage_col < stage_row: self.direct = 1 else: self.direct= 0 if self.valide(row, col, self.direct): if self.__history % 4 == 0 or (self.__history + 2) % 4 == 0: self.__game_board.drew_turn(2) else: self.__game_board.drew_turn(1) self.add_logic(row, col, self.color) self.__game_board.draw_chess(row, col, self.color, self.direct) if self.judge_owner(row, col, self.color, self.direct): self.__game_board.drew_turn(self.judge_next(self.color)) for i in self.judge_owner(row, col, self.color, self.direct): x,y=self.draw_owner(i) self.__game_board.drew_owner(self.color, y, x) else: self.__game_board.drew_turn(self.color) self.judge_color(row, col, self.color, self.direct) print(self.logic_board_state) if 0 not in self.logic_board_owner: self.__game_board.pop_win(self.judge_winner())

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页,也实现不了键盘数字键生成相应txt文档,帮我分析一下错在哪里

下列代码出现nan int错误,请解决:float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; //cout << valence<<"1" << endl; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_pi = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point curr_pj = mesh.point(*vv_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(curr_pi - prev_p, curr_pj - prev_p); double cot_beta = cot(curr_pi - next_p, curr_pj - next_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; //cout << cot_weight<<"2" << endl; } cog += cot_weight *( mesh.point(*vv_it)-mesh.point(*v_it)); valence += cot_weight; //cout << valence<<"3" << endl; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); //*cog_it += mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

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