global j for j,i in enumerate(pdf): i.get_pixmap().save(tmp+f'\{j}.png') for i in range(0,j+1):报错UnboundLocalError j not

时间: 2024-03-23 17:36:48 浏览: 16
在这段代码中,你在使用 `j` 变量之前没有进行初始化,导致了 `UnboundLocalError: j not defined` 的错误。你需要在使用 `j` 变量之前先进行初始化,可以将 `j` 的初始值设置为 0,例如: ``` global j j = 0 for i in pdf: i.get_pixmap().save(tmp+f'\\{j}.png') j += 1 for i in range(j): # do something ``` 这样就可以避免 `UnboundLocalError: j not defined` 的错误。
相关问题

global j for j,i in enumerate(pdf): i.get_pixmap().save(tmp+f'\\{j}.png') global j for i in range(0,j+1):报错UnboundLocalError j not

在你的代码中,你在两个不同的地方都声明了 `global j`,这是不正确的。在 Python 中,一个变量只需要在函数或方法中声明一次为全局变量即可。在你的代码中,你可以将第二个声明 `global j` 的语句删除掉,或者将其放在第一个声明 `global j` 的语句之前。这样就可以避免 `UnboundLocalError: j not defined` 的错误了。

for i,row in enumerate(sheet.get_rows())

这段代码使用了Python中的enumerate函数和sheet对象的get_rows方法来遍历Excel表格中的行并返回行索引和对应的行数据。 在这个例子中,sheet表示一个Excel表格对象,get_rows方法用于获取所有行的数据。enumerate函数则用于将获取到的行数据和对应的索引配对,然后通过for循环逐个处理。 您可以继续提出您的问题或补充代码,我会尽力帮助您。

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下面这段代码的作用是什么def setup_model(self): self.enumerate_unique_labels_and_targets() self.model = CasSeqGCN(self.args, self.number_of_features + self.args.number_of_hand_features, self.number_of_nodes) #给当前类中模型主体进行初始化,初始化为上面的模型 def create_batches(self): N = len(self.graph_paths) train_start, valid_start, test_start = \ 0, int(N * self.args.train_ratio), int(N * (self.args.train_ratio + self.args.valid_ratio)) train_graph_paths = self.graph_paths[0:valid_start] valid_graph_paths = self.graph_paths[valid_start:test_start] test_graph_paths = self.graph_paths[test_start: N] self.train_batches, self.valid_batches, self.test_batches = [], [], [] for i in range(0, len(train_graph_paths), self.args.batch_size): self.train_batches.append(train_graph_paths[i:i+self.args.batch_size]) for j in range(0, len(valid_graph_paths), self.args.batch_size): self.valid_batches.append(valid_graph_paths[j:j+self.args.batch_size]) for k in range(0, len(test_graph_paths), self.args.batch_size): self.test_batches.append(test_graph_paths[k:k+self.args.batch_size]) def create_data_dictionary(self, edges, features): """ creating a data dictionary :param target: target vector :param edges: edge list tensor :param features: feature tensor :return: """ to_pass_forward = dict() to_pass_forward["edges"] = edges to_pass_forward["features"] = features return to_pass_forward def create_target(self, data): """ Target createn based on data dicionary. :param data: Data dictionary. :return: Target size """ return torch.tensor([data['activated_size']])

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