SDV1_0\SDV1_0.axf: Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching heap_4.o(.bss).

这个错误通常表示您的程序使用了过多的内存，导致无法在可执行区域中分配足够的空间。您可以尝试一些方法来优化您的代码和内存使用：

1. 检查您的代码中是否存在不必要的变量或对象，并且确保及时释放它们占用的内存。

2. 调整您的内存分配策略，例如使用更小的内存块或使用堆内存池等。

3. 压缩或删除不必要的代码，以减少程序的内存占用。

4. 调整链接脚本以增加可执行区域的大小。

希望这些方法能够帮助您解决这个问题！

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pandas.read_sdv() 读取文件里有什么样的分隔符 会出现 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data

回答：pandas.read_sdv() 函数用于读取 SDV 文件，该文件使用逗号分隔符。如果文件中包含其他分隔符，如制表符或分号，则需要在函数中指定分隔符参数。如果出现 pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data 错误，则可能是文件格式不正确或分隔符不匹配导致的。

解释代码sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId=sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode=sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue=round( (sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2 ), ) sdv_rep

这段代码是对一个名为 `sdv_rep` 的数据框进行操作和赋值。代码中的 `sdv_rep.assign()` 方法用于为数据框新增或修改列，并将修改后的结果赋值给 `sdv_rep`。

在 `assign()` 方法中，通过使用列名来指定新增或修改的列。具体来说，代码中新增了三列：`siteId`、`projectSiteCode` 和 `indicatorValue`。

- `siteId` 列被赋值为 `sdv_rep["Site No."]` 列的字符串形式，使用 `astype(str)` 方法将原始列转换为字符串类型。
- `projectSiteCode` 列也被赋值为 `sdv_rep["Site No."]` 列的字符串形式。
- `indicatorValue` 列的值是通过计算 `(sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100` 得到的百分比值，使用 `round()` 方法将结果保留两位小数。

最后，将这些新的列和原始的列组成的数据框赋值给 `sdv_rep`，完成对 `sdv_rep` 数据框的修改和更新。