trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent'如何修改

时间: 2024-03-24 10:41:20 浏览: 96
RAR

jfs_extent.rar_Within Range

你可以使用ServerSideSensor类的属性来设置box_extent属性。例如，可以使用以下代码来设置box_extent属性： ``` trigger.box_extent = carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0) ``` 这样就可以设置box_extent属性，而不需要使用set_box_extent方法。如果你需要执行其他操作，也可以查看一下ServerSideSensor类的文档或者代码，以找到对应的方法来实现你的需求。
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trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent'

这错误是因为在 ServerSideSensor 类中并没有定义 set_box_extent 方法，而您的代码中却调用了这个方法。 如果您的目的是设置传感器的触发器尺寸，可以尝试使用其他的方法或属性来实现。例如，如果您使用的是 ...

如何解决trigger.set_box_extent(carla.Vector3D(5.0, 5.0, 5.0)) AttributeError: 'ServerSideSensor' object has no attribute 'set_box_extent'这个问题

这个错误的意思是在ServerSideSensor对象中没有名为"set_box_extent"的属性。这个方法可能是在其他类中定义的，所以需要确认一下该方法是在哪个类中定义的。如果是在其他类中定义的，你需要先创建一个该类的实例，...

具体代码为startpoint =carla.Location(x= 44.42400879,y= 7.18429443,z= 0.27530716) endpoint = carla.Location(x= 209.9933594, y= 9.80837036, z= 0.27530716) # 生成NPC车辆 def generate_npc_vehicle(): global blueprint global transform blueprint = world.get_blueprint_library().find("vehicle.tesla.model3") color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') transform = carla.Transform(startpoint) NPC = world.spawn_actor(blueprint, transform) # 已生成车辆 NPC.set_autopilot(True) NPC.apply_control(carla.VehicleControl(throttle=1.0, steer=0.0, brake=0.0, hand_brake=False, reverse=False, manual_gear_shift=False, gear=0)) return NPC def destroy_npc_vehicle(a): a.destroy() # 触发器事件 def on_trigger_begin_overlap(other_actor): global NPC if isinstance(other_actor, carla.Vehicle) and other_actor == NPC: destroy_npc_vehicle(NPC) NPC = generate_npc_vehicle() # 生成触发器 def generate_trigger(): trigger_bp =world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle") trigger_transform = carla.Transform(endpoint) trigger = world.spawn_actor(trigger_bp, trigger_transform) trigger.box_extent = carla.Vector3D(1.0,0.1, 0) trigger.listen(lambda event: on_trigger_begin_overlap(event.other_actor)) return trigger # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam NPC = generate_npc_vehicle() trigger = generate_trigger()

根据代码，这是一个使用Carla仿真器生成NPC车辆的代码段。首先定义了起点和终点的坐标，然后定义了生成NPC车辆的函数generate_npc_vehicle()，函数内部选择了蓝图为"vehicle.tesla.model3"的车辆，设置了车辆的颜色...

使用函数 # 触发器事件 def on_trigger_begin_overlap(other_actor): global NPC if isinstance(other_actor, carla.Vehicle) and other_actor == NPC: destroy_npc_vehicle(NPC) NPC = generate_npc_vehicle() # 生成触发器 def generate_trigger(): trigger_bp =world.get_blueprint_library().find("sensor.other.obstacle") trigger_transform = carla.Transform(endpoint) trigger = world.spawn_actor(trigger_bp, trigger_transform) trigger.box_extent = carla.Vector3D(3,3,3) trigger.listen(lambda event: on_trigger_begin_overlap(event.other_actor)) return trigger，为什么车辆经过触发器时，并没有被销毁

在你提供的代码中，on_trigger_begin_overlap函数中调用的destroy_npc_vehicle函数和generate_npc_vehicle函数并没有给出具体的实现方式，无法判断是否存在问题。另外，NPC变量也没有在函数中声明，需要在...

AttributeError: 'Basemap' object has no attribute 'set_extent'AttributeError: 'Basemap' object has no attribute 'set_extent'

这个错误通常是由于使用了过时的Basemap库导致的。建议使用Cartopy库来代替Basemap库，因为Cartopy库已经成为了Basemap库的替代品，并且具有更好的性能和...在Cartopy库中，可以使用set_extent()方法来设置地图的范围。

x_extent=[0,60,120,180,240,300,360] y_extent=[-90,-60,-30,0,30,60,90] ax.set_xticks(x_extent,crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(y_extent,crs=ccrs.PlateCarree()) ax.tick_params(labelsize=12) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent([0,358,-60,60],crs=ccrs.PlateCarree()) ax.grid() fig.savefig('MEAN SST & Zonal Wind(1950-2020).png',dpi=300,format='png')

Map.png') 这个问题属于技术问题，具体是关于绘制地图的坐标轴和标签的设置。答案是这段代码用于绘制一个经纬度范围为[0,358,-60,60]的地图，并设置x和y坐标轴刻度和标签。同时使用PlateCarree()函数指定了坐标系。...

width = outlier_cloud.get_extent()[1] AttributeError: 'open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'get_extent'

这个错误是因为在open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud对象上调用了get_extent()方法，但是这个对象并没有这个名为get_extent()的方法。您可以通过检查open3d.cpu.pybind.geometry.PointCloud对象的属性和方法列表...

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) # 创建子图 ax.spines['top'].set_linewidth(0.5); ax.spines['right'].set_linewidth(0.5); ax.spines['bottom'].set_linewidth(0.5); ax.spines['left'].set_linewidth(0.5); # ----------绘制国界-------------- ax.add_feature(enshicity, linewidth=0.3) # 添加市界细节 ax.set_extent(extent, crs=proj)

这段代码是用来创建画布、子图，并设置边框线的宽度。首先使用plt.figure函数创建一个指定大小和dpi的画布。...最后使用ax.add_feature方法添加国界的细节，并使用ax.set_extent方法设置地图的范围。

AttributeError: 'Axes' object has no attribute 'set_extent'

在使用Matplotlib绘制图形时，如果出现"AttributeError: 'Axes' object has no attribute 'set_extent'"的错误，可能是因为set_extent()方法不适用于Axes对象。set_extent()方法通常用于地图绘制，而不是一般的图形...

AttributeError: 'Axes' object has no attribute 'set_extent'如何解决

这个错误是由于使用的对象没有对应的属性而导致的。对于属性 'bar_label'，它是用来给柱状图（bar）加点文字标签的。但是在你的情况下，'AxesSubplot' 对象没有 'bar_label' 属性。 要解决这个问题，你可以尝试使用 ...

ax = plt.subplot(gs2[:, 1]) h = ax.imshow(P_exact, interpolation='nearest', cmap='rainbow', extent=[x_star.min(), x_star.max(), y_star.min(), y_star.max()], origin='lower', aspect='auto') divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) fig.colorbar(h, cax=cax) ax.set_xlabel('$x$') ax.set_ylabel('$y$') ax.set_aspect('equal', 'box') ax.set_title('Exact pressure', fontsize = 10)

这段代码与上面的代码非常相似，只是将原先的二维数组PP_star替换为了P_exact，即用于绘制第二个子图的数据。同样使用了imshow()函数将P_exact渲染为彩虹色的颜色映射，并使用了make_axes_locatable()函数添加了一个...

ax1.set_extent(extent, proj)

ax1 可能是一个 Matplotlib 中的 Axes 对象，而 set_extent() 是 Axes 对象的方法，用于设置图形的显示范围。 extent 可能是一个包含地图范围的列表或元组，通常表示为 [xmin, xmax, ymin, ymax]。这个范围...

AttributeError: 'AxesImage' object has no attribute 'set_position'

解决方法是使用set_extent()方法来代替set_position()方法，因为set_extent()方法可以用于设置AxesImage对象的位置和大小。以下是一个例子： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as ...

gs2 = gridspec.GridSpec(1, 2) gs2.update(top=1, bottom=1-1/2, left=0.1, right=0.9, wspace=0.5) ax = plt.subplot(gs2[:, 0]) h = ax.imshow(PP_star, interpolation='nearest', cmap='rainbow', extent=[x_star.min(), x_star.max(), y_star.min(), y_star.max()], origin='lower', aspect='auto') divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) fig.colorbar(h, cax=cax) ax.set_xlabel('$x$') ax.set_ylabel('$y$') ax.set_aspect('equal', 'box') ax.set_title('Predicted pressure', fontsize = 10)

这段代码使用了Matplotlib库中的gridspec模块，用于创建一个1行2列的网格布局。其中第一行第一列的子图绘制了一个二维图像，使用了imshow()函数将一个二维数组PP_star渲染为彩虹色的颜色映射，并使用了make_axes_...

已知程序 import xarray as xr from collections import namedtuple import numpy as np from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter import matplotlib.ticker as mticker import cartopy.feature as cfeature import cartopy.crs as ccrs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.colors as mcolors def region_mask(lon, lat, extents): lonmin, lonmax, latmin, latmax = extents return ( (lon >= lonmin) & (lon <= lonmax) & (lat >= latmin) & (lat <= latmax) ) Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) Pair = namedtuple('Pair', ['start', 'end']) time = '2023-05-04' filepath_DPR = r"C:\pythontest\zFactor\test1.nc4" extents = [110, 122, 25, 38] with xr.open_dataset(filepath_DPR) as f: lon_DPR = f['FS_Longitude'][:] lat_DPR = f['FS_Latitude'][:] zFactorFinalNearSurface = f['FS_SLV_zFactorFinalNearSurface'][:] nscan, nray = lon_DPR.shape midray = nray // 2 mask = region_mask(lon_DPR[:, midray], lat_DPR[:, midray], extents) index = np.s_[mask] lon_DPR = lon_DPR[index] lat_DPR = lat_DPR[index] zFactorFinalNearSurface = zFactorFinalNearSurface[index] for data in [ zFactorFinalNearSurface, ]: data.values[data <= -9999] = np.nan proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(111, projection=proj) ax.coastlines(resolution='50m', lw=0.5) ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m')) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m')) ax.set_xticks(np.arange(-180, 181, 5), crs=proj) ax.set_yticks(np.arange(-90, 91, 5), crs=proj) ax.xaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.yaxis.set_minor_locator(mticker.AutoMinorLocator(2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extents, crs=proj) ax.tick_params(labelsize='large') def make_zF_cmap(levels): '''制作雷达反射率的colormap.''' nbin = len(levels) - 1 cmap = cm.get_cmap('jet', nbin) norm = mcolors.BoundaryNorm(levels, nbin) return cmap, norm levels_zF = [0, 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45] cmap_zF, norm_zF = make_zF_cmap(levels_zF) im = ax.contourf( lon_DPR, lat_DPR, zFactorFinalNearSurface, levels_zF, # 三个物理量为 (500, 49)就是在500*49的格点上赋予这三个物理量 cmap=cmap_zF, norm=norm_zF, extend='both', transform=proj ) cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, ticks=levels_zF) cbar.set_label('zFactor (dBZ)', fontsize='large') cbar.ax.tick_params(labelsize='large') ax.set_title(f'DPR zFactor on {time}', fontsize='x-large') plt.show()如何将其中的zFactorFinal变量变为二维

在这段代码中，zFactorFinalNearSurface的shape是(500, 49)，其中第一维是nscan(扫描线数)，第二维是nray(每个扫描线的射线数)。如果要将zFactorFinalNearSurface变为二维数组，可以将nscan和nray相乘得到总的格点数...

f_path = r"E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc\AMJ_pre_total_precip.nc" f = xr.open_dataset(f_path) f # %% lon = f['lon'] lat = f['lat'] data= f['precip'] data_mean = np.mean(data, 0) # %% shp_path = r"C:\Users\86133\Desktop\thesis\2020国家级行政边界\China_province.shp" sf = shapefile.Reader(shp_path) shp_reader = Reader(shp_path) sf.records() region_list = [110000, 120000, 130000,140000,150000,210000,220000, 230000, 310000, 320000,330000,340000,350000,360000, 370000, 410000, 420000,430000,440000,450000,460000, 500000, 510000, 520000,530000,540000,610000,620000, 630000, 640000, 650000,710000,810000,820000] # %% proj = ccrs.PlateCarree() extent = [105, 125, 15, 30] fig, ax = plt.subplots(1, 1, subplot_kw={'projection': proj}) ax.set_extent(extent, proj) # ax.add_feature(cfeature.LAND, fc='0.8', zorder=1) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE, lw=1, ec="k", zorder=2) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=1, crs=proj, zorder=2) ax.spines['geo'].set_linewidth(0.8) ax.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=9, direction='out',length=2.5,width=0.8,pad=1.5, bottom=True, left=True) ax.tick_params(axis='both',which='minor',direction='out',width=0.5,bottom=True,left=True) ax.set_xticks(np.arange(105, 130, 5)) ax.set_yticks(np.arange(15, 40, 5)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) cf = ax.contourf(lon, lat, data_mean, extend='both', cmap='RdBu') cb = fig.colorbar(cf, shrink=0.9, pad=0.05)解释这段代码

这是Python中的代码。它使用xarray库中的open_dataset函数来打开一个名为AMJ_pre_total_precip.nc的NetCDF文件。文件位于E:\gra_thesis\sum_pre_data_new\grid_nc目录中。函数返回一个数据集，命名为f。

proj = ccrs.PlateCarree() fig = plt.figure(figsize=(5.5, 5), dpi=600) # 创建画布 ax = fig.add_subplot(221, projection = proj) extent = [114.5, 123, 27, 36] shp_path = "e:/z/ozone/2023年省级/2023年初省级矢量.shp" shp_reader = Reader(shp_path) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.OCEAN, fc='white', zorder=2) ax.add_geometries(shp_reader.geometries(), fc="None", ec="k", lw=0.8, crs=proj, zorder=2) ax.set_xticks(np.arange(extent[0]+0.5, extent[1]+1, 2)) ax.set_yticks(np.arange(extent[2], extent[3]+1, 2)) ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter()) ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter()) ax.set_extent(extent, proj) #ax.set_title(labels,loc="left",fontsize=12,pad=1) cf = ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_data, cmap=plt.cm.RdBu_r, extend="both", levels=np.arange(10, 190, 10)) cb = fig.colorbar(cf, shrink=1.5, pad=0.08, fraction=0.04, ax=ax) q = ax.quiver(lon_w[::2], lat_w[::2], u10_mean[::2, ::2], v10_mean[::2, ::2], color="k", width=0.005, scale=50, zorder=3) ax.quiverkey(q, 0.88, 0.85, U=5, angle=0, label="5 m/s", labelpos="E", color="k", labelcolor="k", coordinates='figure') #------------------------plot----------------------- plt.subplots_adjust(left=0.15,right=0.85,top=0.8,bottom=0.2,wspace=0.15,hspace=0.2) q1,cf1=plot(ssl,ax[0][0],'2023-03-08') plt.show()

然后，你设置了子图的投影为ccrs.PlateCarree()，并定义了一个范围extent。 接下来，你添加了海洋特征和矢量图层到子图中，并设置了x轴和y轴的刻度和格式。然后，你使用ax.contourf()绘制了等值填充图，并...

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Node.js环境下wfdb文件解码与实时数据处理

资源摘要信息:"wfdb:用于node.js的wfdb文件解码" 知识点: 1. WFDB简介：WFDB是PhysioNet的WaveForm Database的缩写，是一个广泛用于存储和处理各种生物医学信号的开源格式。WFDB库用于处理这些格式的数据文件，尤其是在Web应用中。 2. Node.js与wfdb的结合：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它能够让JavaScript代码运行在服务器端。Node.js在处理实时数据和流媒体方面表现出色，因此它非常适合用于处理和分析生物医学信号数据。 3. 安装wfdb库：为了在node.js中使用wfdb库，用户首先需要确保已经安装了node.js环境，然后通过Git克隆wfdb库的仓库，进入项目目录，并使用npm安装所有必要的依赖项。 4. 运行单元测试：单元测试是在开发过程中对代码中最小的可测试部分进行检查和验证的过程。在本例中，开发者提供了用于验证wfdb库功能的单元测试。用户可以通过执行npm test命令来运行这些测试。 5. 使用wfdb库解码Physiobank记录：Physiobank是一个免费的生物医学信号库，用户可以通过wfdb库提供的示例代码来检索和解码其中的数据记录。在示例代码中，node examples/main.js mghdb/mgh001命令用于演示如何解码特定的Physiobank记录。 6. HTML5与实时生理数据可视化：随着HTML5的出现，浏览器能够更好地支持音频和视频播放、图形绘制等功能。这为实时生理数据的可视化和分析提供了新的平台。开发者希望利用node.js和HTML5来推动医学数据可视化和分析的实验和应用。 7. 大数据与物联网时代：物联网（IoT）的发展带来了大量实时数据（所谓的“快速数据”）和大规模数据集（所谓的“大数据”）。这些数据对于医疗保健和公共卫生系统至关重要，wfdb库的使用和node.js的结合有助于处理这类数据。 8. 特定应用注意事项：虽然wfdb库在处理WFDB格式数据方面非常有用，但文档明确指出，目前这个库主要是为了实验用途，而不推荐在生产环境中使用。 9. JavaScript在服务器端的应用：通过Node.js，JavaScript的应用范围不再局限于浏览器端。它现在可以在服务器端运行，处理数据，与数据库交互，以及其他后端任务。 10. 版本控制与协作：使用Git进行版本控制是现代软件开发的常见实践，它允许开发者管理代码的不同版本，更好地进行团队协作，以及更容易地跟踪和合并代码变更。 11. 源代码组织：项目文件夹的命名（如wfdb-master）通常反映了该项目的当前稳定版本或分支，帮助开发者和其他协作者快速识别项目状态。 通过上述知识点，可以理解如何在node.js环境中使用wfdb库来处理和分析生物医学信号数据，并且可以了解到这一过程对于未来医疗保健数据分析的重要性，同时也意识到目前这些工具尚处于实验阶段，尚未完全准备好用于生产环境。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩