No data files read in.

时间: 2024-04-25 18:27:34 浏览: 11
这个错误通常表示 SAC 没有读取到任何数据文件,可能是因为指定的数据文件不存在、文件名错误、文件路径错误或者文件格式不支持等原因。以下是一些可能的解决方法: 1. 确认文件名和路径是否正确,可以使用 `ls` 命令查看当前目录下的文件列表。 2. 确认文件格式是否支持,SAC 可以读取的数据格式包括 SAC、SEED、MSEED、AH、CSS、GSE、JWEED、KNET、PICKLE 等。 3. 确认数据文件是否已经被删除或者移动到了其他位置,可以使用文件管理器或者命令行查看文件是否存在。 4. 确认数据文件是否损坏,可以使用 `file` 命令查看文件类型,或者使用其他数据处理软件查看数据文件是否正常。 如果以上方法仍然不能解决问题,可以提供更多的错误信息和上下文,以便更好地定位和解决问题。
相关问题

import osimport pandas as pdfolder_path = '/path/to/folder' # 路径files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件的绝对路径 data_frames.append(pd.read_excel(file_path))writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframeall_data.to_excel(writer, index=False) # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中writer.save() # 保存文件AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?怎么解决

将 writer.save() 改为 writer.close() 即可解决该问题。XlsxWriter 对象没有 save() 方法,需要使用 close() 方法来关闭文件。修改后的代码如下: ``` import os import pandas as pd folder_path = '/path/to/folder' # 路径 files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件 excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件 data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件 for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件的绝对路径 data_frames.append(pd.read_excel(file_path)) writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象 all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframe all_data.to_excel(writer, index=False) # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中 writer.close() # 关闭ExcelWriter对象,保存文件 ```

AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.data' has no attribute 'read_data_sets'

`tensorflow._api.v2.data` 模块中确实没有 `read_data_sets` 函数,这个函数可能是在旧版本的 TensorFlow 中提供的。 如果您想使用类似的函数来读取数据集,可以考虑使用 `tensorflow_datasets` 库。这个库提供了许多常用的数据集,并提供了方便的 API 来读取和处理数据。 以下是一个使用 `tensorflow_datasets` 读取 MNIST 数据集的示例: ```python import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds # 读取 MNIST 数据集 dataset = tfds.load('mnist', split='train', shuffle_files=True) # 对每一张图片进行解码和处理 def preprocess(sample): image = sample['image'] label = sample['label'] image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 return image, label dataset = dataset.map(preprocess) # 打乱数据并分成 batch dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) dataset = dataset.batch(32) # 迭代数据 for x, y in dataset: # 训练模型 pass ``` 这个例子中,我们使用 `tfds.load` 函数读取 MNIST 数据集中的训练集。然后,我们定义了一个 `preprocess` 函数,用于对每一张图片进行解码和处理。最后,我们使用 `map` 函数将 `preprocess` 应用到每一个数据样本中。 接着,我们使用 `shuffle` 函数对数据进行随机打乱,并使用 `batch` 函数将数据分成批次。 最后,我们可以在模型训练时使用 `for` 循环迭代数据集中的每一个批次,并对模型进行训练。

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import os import sqlite3 from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 添加新的字段 cursor.execute("ALTER TABLE DIDI_talk ADD COLUMN file_name TEXT") # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') new_data = [file_name] # 更新数据库中新字段的数据 for i, data in enumerate(new_data): cursor.execute("UPDATE DIDI_talk SET file_name = ? WHERE talk_id = ?", (data, i + 1)) # # 处理匹配结果并更新数据库 # for i, match in enumerate(matches): # file_name = matches[0] # new_column_data = new_data[i] # 根据匹配的索引获取对应的新数据 # 提交事务并关闭连接 conn.commit() conn.close() print("---新列数据已添加到数据库中---")

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

class ChatConsumer(AsyncWebsocketConsumer): async def websocket_connect(self, message): # 接收客户端请求 # self.accept() await self.channel_layer.group_add( "chat_group", self.channel_name, ) await self.accept() await self.send("连接") async def websocket_receive(self, message, ): await self.channel_layer.group_send( "chat_group", { "type": "chat_message", "message": message, }, ) await self.send("999999") print(message) await self.send("已收到") print("shoudao") check = message.get('check') print(check) file_data = message.get('file') print(file_data) await self.send('正在打开数据...') # df = pd.read_excel('received_file.xlsx',engine='openpyxl') df = pd.read_excel(file_data) def websocket_disconnect(self, message): print("断开连接") raise StopConsumer() socket.onmessage = function (event) { let tag = document.createElement("div") tag.innerText = event.data document.getElementById("message").appendChild(tag); console.log(tag) } def index(request): if request.method == "GET": return render(request, 'index.html') if request.method == "POST": file = request.FILES.get("file") check = request.POST.get('check') # main(file, check, 15) # 获取Channel层对象 channel_layer = get_channel_layer() # 发送消息到ChatConsumer的websocket_receive方法 async_to_sync(channel_layer.group_send)('chat_group', { 'type': 'websocket.receive', 'file': file, 'check': check, }) # main(file, check, 15) return render(request, 'index.html')前端弹窗中可以接收def websocket_connect的self.send但却接收不到 websocket_receive中的self.send内容,但websocket_receive中的print都可以正常运行,是怎么回事?且报 No handler for message type chat_message的错误

R R version 4.2.2 (2022-10-31) -- "Innocent and Trusting" Copyright (C) 2022 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-conda-linux-gnu (64-bit) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. Natural language support but running in an English locale R is a collaborative project with many contributors.Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. library(ape) setwd("/ifs1/User/dengwei/NTF_data/7.14/rooted_species_tree") species_tree <- read.tree("species_tree.treefile")> compare_trees <- function(gene_tree_file, species_tree) { gene_tree <- read.tree(gene_tree_file) diff_count <- comparePhylo(gene_tree, species_tree, force.rooted = TRUE) return(diff_count) } batch_compare_trees <- function(gene_tree_folder, species_tree) { gene_tree_files <- list.files(path = gene_tree_folder, pattern = ".treefile", full.names = TRUE) diff_counts <- data.frame(Gene_Tree_File = gene_tree_files, Diff_Count = numeric(length(gene_tree_files)), stringsAsFactors = FALSE) for (i in seq_along(gene_tree_files)) { gene_tree_file <- gene_tree_files[i] diff_counts$Diff_Count[i] <- compare_trees(gene_tree_file, species_tree) } return(diff_counts) } gene_tree_folder <- "/ifs1/User/dengwei/NTF_data/7.14/rooted_gene_tree" diff_counts <- batch_compare_trees(gene_tree_folder, species_tree) Error in if (n1 == n2) paste("Both trees have the same number of tips:", : the condition has length > 1

解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

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