根据上面你给的代码输入后,出现以下这个错误,请帮我更改后重新将代码发我: t = np.concatenate(([0, t0, t1, t2, t3, t4, t5, t6])) ValueError: zero-dimensional arrays cannot be concatenated

时间: 2024-03-06 08:51:22 浏览: 112
这个错误可能是因为某个时间点上的速度或加速度没有被正确计算,导致它们的数组大小为零。你可以在计算速度和加速度时添加一些调试代码,检查每个时间点上的速度和加速度是否正确计算。另外,你也可以检查一下列车的各项数据是否正确输入。以下是修改后的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt L = 1500 x0 = 60 Lc = 55 amax = 1.7 amin = -1.5 tdelay = 6 vmax = 100 / 3.6 vlim1 = 90 / 3.6 vlim2 = 40 / 3.6 xl1 = np.array([400, 450]) xl2 = np.array([600, 900]) # 计算列车在试验线上的位置和速度 t0 = np.sqrt(2 * x0 / amax) v0 = amax * t0 t1 = (L - x0 - Lc) / vmax + t0 v1 = vmax t2 = t1 + tdelay x2 = x0 + Lc + v0 * (t2 - t0) + 0.5 * amax * (t2 - t0) ** 2 v2 = v0 + amax * (t2 - t0) t3 = (x2 - xl2[0]) / vlim2 + t2 v3 = vlim2 t4 = (xl2[1] - xl2[0]) / vlim2 + t3 v4 = vlim2 t5 = (L - xl2[1]) / vmax + t4 v5 = vmax t6 = t5 + tdelay x6 = L v6 = 0 # 将时间和速度拼接起来 t = np.concatenate(([0], [t0], [t1], [t2], [t3], [t4], [t5], [t6])) v = np.concatenate(([0], [v0], [v1], [v2], [v3], [v4], [v5], [v6])) # 计算列车的加速度和减速度 a = np.zeros_like(v) for i in range(1, len(t)): a[i] = (v[i] - v[i-1]) / (t[i] - t[i-1]) if xl1[0] <= x0 + v[i] * (t[i] - t0) <= xl1[1]: a[i] = min(a[i], (vlim1 - v[i]) / (t[i] - t0)) elif xl2[0] <= x0 + v[i] * (t[i] - t0) <= xl2[1]: a[i] = min(a[i], (vlim2 - v[i]) / (t[i] - t0)) else: a[i] = min(a[i], amax if v[i] < vmax else amin) # 绘制速度和加速度曲线 fig, ax1 = plt.subplots() ax1.set_xlabel('时间(秒)') ax1.set_ylabel('速度(m/s)') ax1.plot(t, v, 'b-') ax1.axhline(y=vmax, linestyle='--', color='gray') ax1.axhline(y=vlim1, linestyle='--', color='gray') ax1.axhline(y=vlim2, linestyle='--', color='gray') ax1.fill_between(xl1, vlim1, vmax, color='gray', alpha=0.2) ax1.fill_between(xl2, vlim2, vlim1, color='gray', alpha=0.2) ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('加速度(m/s^2)') ax2.plot(t, a, 'r-') plt.show() ``` 请注意,我在拼接时间和速度的数组时,每个元素都用方括号括起来,这是因为 `np.concatenate` 函数要求每个数组都必须是一个 1 维数组。另外,在计算加速度时,我使用了循环并修改了索引范围,以确保在索引 0 处也有一个速度和加速度。
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from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch # 定义超像素池化层 class SuperpixelPooling(nn.Module): def init(self, n_segments): super(SuperpixelPooling, self).init() self.n_segments = n_segments def forward(self, x): # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(x.numpy().transpose(1, 2, 0), n_segments=self.n_segments, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 将张量 x 与超像素标记图张量 segments_tensor 进行逐元素相乘 pooled = x * segments_tensor.float() # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(pooled) # 压缩超像素维度 pooled = pooled.squeeze(3) # 返回池化后的特征图 return pooled # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 将超像素索引映射可视化 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((mark_boundaries(img_np, segments) * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 使用超像素池化层进行池化 pooling_layer = SuperpixelPooling(n_segments=60) pooled_tensor = pooling_layer(img_tensor) # 将超像素池化后的特征图可视化 plt.imshow(pooled_tensor.squeeze().numpy().transpose(1, 0), cmap='gray') plt.show() ,上述代码出现问题:segments = slic(x.numpy().transpose(1, 2, 0), n_segments=self.n_segments, compactness=10) ValueError: axes don't match array,如何修改

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