l=['123','134'] l2=[] for i in range (0,len(l)): l2[i]=float(l[i]) print(l2)

时间: 2023-08-31 12:33:19 浏览: 27
### 回答1: 好的,我明白了。为了回答你的问题,我需要指出这段代码的错误。在创建l2列表时,l2列表中没有元素。因此,在第i个元素上赋值会引发IndexError异常。为了解决这个问题,需要在创建l2列表时添加元素,例如使用append方法。修改后的代码如下所示: l=['123','134'] l2=[] for i in range(0,len(l)): l2.append(float(l[i])) print(l2) 这将输出一个包含浮点数类型的元素的 l2 列表。如果你有任何其他问题需要帮助,请随时告诉我。 ### 回答2: 代码中的错误是在尝试将字符串列表中的元素转换为浮点数时,未提前定义空的浮点数列表l2。正确的代码如下: l=['123','134'] l2=[] for i in range(0,len(l)): l2.append(float(l[i])) print(l2) 运行结果为: [123.0, 134.0] 解释: 首先定义了包含两个字符串元素的列表l。 接着定义了一个空列表l2,用于存放转换为浮点数后的结果。 然后使用for循环遍历列表l,将每个元素转换为浮点数,并将结果添加到l2列表中。 最后通过print函数输出l2列表,得到[123.0, 134.0]作为输出结果。 ### 回答3: 代码存在问题,需要进行修改才能正确运行。正确的代码如下: ```python l = ['123', '134'] l2 = [] for i in range(0, len(l)): l2.append(float(l[i])) print(l2) ``` 这段代码的功能是将列表l中的字符串元素转换为浮点数,并将结果保存在列表l2中。代码中通过循环遍历列表l,使用`float()`函数将每个元素转换为浮点数,然后使用`append()`方法将转换后的浮点数添加到l2中。最后打印l2的结果为[123.0, 134.0]。

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@ai 在以下代码基础上,给出代码计算数据的置信度和提升度并输出:import csv nihao=open(r"D:\qq\Groceries.csv","r") reader=csv.reader(nihao) nihao=list(reader) for x in range(1,9836): del nihao[x][0] del nihao[0] nihao_str = str(nihao).replace('{', '').replace('}', '')# 将花括号替换为空字符串 zaijian = eval(nihao_str)# 将字符串转换回列表 def load_dataset(): # 这里只是一个示例数据集,请根据实际情况修改 dataset = zaijian return dataset def create_C1(dataset): C1 = [] for transaction in dataset: for item in transaction: if not [item] in C1: C1.append([item]) C1.sort() return list(map(frozenset, C1)) def scan_D(D, Ck, min_support): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid): if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 num_items = float(len(D)) retList = [] support_data = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / num_items if support >= min_support: retList.insert(0, key) support_data[key] = support return retList, support_data def apriori_gen(Lk, k): retList = [] len_Lk = len(Lk) for i in range(len_Lk): for j in range(i+1, len_Lk): L1 = list(Lk[i])[:k-2] L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList def apriori(dataset, min_support=0.01): C1 = create_C1(dataset) D = list(map(set, dataset)) L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support) L = [L1] k = 2 while len(L[k-2]) > 0: Ck = apriori_gen(L[k-2], k) Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support) support_data.update(support_k) L.append(Lk) k += 1 return L, support_data

mport cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001) #棋盘格模板规格 w = 9 h = 6 # 世界坐标系中的棋盘格点,例如(0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(8,5,0),去掉Z坐标,记为二维矩阵 objp = np.zeros((w*h,3), np.float32) objp[:,:2] = np.mgrid[0:w,0:h].T.reshape(-1,2) # 储存棋盘格角点的世界坐标和图像坐标对 objpoints = [] # 在世界坐标系中的三维点 imgpoints = [] # 在图像平面的二维点 images = glob.glob('C:/yingxiang/biaoding.png') for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 找到棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (w,h),None) # 如果找到足够点对,将其存储起来 if ret == True: cv2.cornerSubPix(gray,corners,(11,11),(-1,-1),criteria) objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 将角点在图像上显示 cv2.drawChessboardCorners(img, (w,h), corners, ret) cv2.imshow('findCorners',img) cv2.waitKey(1) cv2.destroyAllWindows() # 标定 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) # 去畸变 img2 = cv2.imread('calib/00169.png') h, w = img2.shape[:2] newcameramtx, roi=cv2.getOptimalNewCameraMatrix(mtx,dist,(w,h),0,(w,h)) # 自由比例参数 dst = cv2.undistort(img2, mtx, dist, None, newcameramtx) # 根据前面ROI区域裁剪图片 #x,y,w,h = roi #dst = dst[y:y+h, x:x+w] cv2.imwrite('calibresult.png',dst) # 反投影误差 total_error = 0 for i in range(len(objpoints)): imgpoints2, _ = cv2.projectPoints(objpoints[i], rvecs[i], tvecs[i], mtx, dist) error = cv2.norm(imgpoints[i],imgpoints2, cv2.NORM_L2)/len(imgpoints2) total_error += error print ("total error: ", total_error/len(objpoints))这段代码为什么会报错

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