上面代码报错15 77 C:\Users\STAR\OneDrive\桌面\学生管理系统项目文件\源代码\StudentA_input.cpp [Error] no matching function for call to 'std::basic_ofstream<char>::basic_ofstream(std::basic_string<char>&, const openmode&)'如何解决
时间: 2023-07-21 14:17:42 浏览: 62
该错误提示是说没有匹配的ofstream构造函数可以使用给定的参数。可能是由于在使用ofstream构造函数时,参数传递的方式不正确。
在该代码中,ofstream的构造函数的第一个参数是一个字符串类型的文件名,第二个参数是一个打开模式,用于指定文件打开的方式。你可以尝试将打开模式的参数改为fstream::app,即:
```
ofstream outfile(path.append("\\学生信息文件夹\\学生基本信息.txt"), fstream::app);
```
另外,你可以检查一下头文件是否正确引用。在该代码中,使用了Windows.h头文件,如果没有正确引用该头文件,也可能会导致错误的发生。
相关问题
这段代码报错: KeyError: 'id'
抱歉,这是我的疏忽。在 `G.add_edge` 函数中需要添加 `id` 属性,但是不是所有边都有 `id` 属性,所以有些边没有 `id` 属性,导致 `KeyError`。为了解决这个问题,需要在添加边时先判断该边是否有 `id` 属性,如果有就添加,没有就不添加。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx")
edges = []
for i in range(len(df)):
edge = {
"tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
"head": df.loc[i, "边的头节点"],
"length": df.loc[i, "长度"],
"capacity": df.loc[i, "容量"]
}
if "边的编号" in df.columns:
edge["id"] = df.loc[i, "边的编号"]
edges.append(edge)
plt.figure(figsize=(15,15))
G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
if "id" in edge:
G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"], id=edge["id"])
else:
G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"])
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.show()
all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))
rows = []
for start_node, dist_dict in all_pairs.items():
for end_node, dist in dist_dict.items():
path_edges = []
if start_node != end_node:
path = nx.shortest_path(G, start_node, end_node)
for i in range(len(path)-1):
tail = path[i]
head = path[i+1]
if "id" in G[tail][head]:
path_edges.append(G[tail][head]['id'])
rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist, '经过边的编号': path_edges})
df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)
```
这样修改后,就可以在添加边时判断边是否有 `id` 属性,从而避免 `KeyError` 异常了。
上面这段代码报错 TypeError: 'float' object is not iterable 如何修改
出现 "TypeError: 'float' object is not iterable" 错误是因为在处理数据时,可能存在 NaN(空值)或者其他非字符串类型的数据导致的错误。可以通过添加类型检查来避免这个问题。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import re
# 读取桌面上的 1000.xlsx 文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\用户名\Desktop\1000.xlsx')
# 删除 author 列中的 [] 及其之间的内容
df['author'] = df['author'].apply(lambda x: re.sub(r'\[.*?\]', '', str(x)) if isinstance(x, str) else x)
# 将处理好的数据保存为 1000_[].xlsx 文件
output_path = r'C:\Users\用户名\Desktop\1000_[].xlsx'
df.to_excel(output_path, index=False)
print(f"处理后的表格已保存为 {output_path}")
```
在修改后的代码中,使用了 `apply()` 函数结合 lambda 表达式来处理每一行的数据。在 lambda 表达式中,使用了 `isinstance()` 函数来判断数据是否为字符串类型,只有在数据为字符串类型时才进行正则表达式替换操作。这样可以避免出现非字符串类型数据导致的错误。
请确保将 `C:\Users\用户名\Desktop\` 替换为您自己的桌面路径,并且 `1000.xlsx` 文件存在于该路径下。这段代码会将处理好的数据保存为 `1000_[].xlsx` 文件,并打印出保存路径。