all_left_paths.sort() all_right_paths.sort() all_disp_paths.sort()

这是在 Python 中对三个列表进行排序的代码，其中 `all_left_paths`、`all_right_paths`和`all_disp_paths`分别是包含左视图、右视图和视差图路径的列表。`sort()` 方法是 Python 内置的列表排序函数，它会直接修改原列表使其按照一定的规则进行排序。在这里，通过调用 `sort()` 方法对三个列表进行排序，使它们按照默认的字典序进行升序排序。排序后的三个列表可以保证它们的元素一一对应，即第 i 个左视图、右视图和视差图路径对应的是同一个场景。

相关问题

self.model.fit_generator( generator=load_batch(all_left_paths, all_right_paths, all_disp_paths, batch_size, True), steps_per_epoch=len(all_disp_paths) // batch_size, epochs=epochs, callbacks=[lr, mc], shuffle=False)

这段代码是训练神经网络的代码，其中使用了生成器（generator）来加载数据。load_batch函数会根据给定的左视图路径、右视图路径和视差图路径生成一批数据，并返回该批数据的三个numpy数组，分别代表左视图、右视图和视差图。这些数组会被用来训练模型。steps_per_epoch参数指定了每个epoch需要训练的批次数。epochs参数指定了训练的轮数。callbacks参数是可选的，用于在训练过程中执行一些操作，比如动态调整学习率或保存模型。shuffle参数指定是否在每个epoch前打乱数据的顺序。

import numpy as np import pandas as pd import xlrd import os import matplotlib.pyplot as plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] for root, _, files in os.walk(dir_path): for file in files: file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 1): for k in range(0, 1): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) # 将 a 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a = np.array(all_a) print(all_a) all_a = np.where(np.char.isdigit(all_a.astype(float)), all_a, np.nan) all_a = all_a.astype(float) all_a_avg = np.nanmean(all_a, axis=(0, 1)) print(all_a_avg) # 计算平均数 diff = all_a - all_a_avg print(diff) # 计算差 diff_sum = np.nansum(np.square(diff)) print(diff_sum) # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum) # 计算平方根 print(diff_sqrt)怎么改

根据错误信息 `TypeError: string operation on non-string array`，可以确定问题出现在 `all_a = np.where(np.char.isdigit(all_a.astype(float)), all_a, np.nan)` 这一行代码上，因为 `np.char.isdigit()` 用于检查字符串是否只包含数字字符。但是 `all_a` 可能不是字符串类型的数组，所以不能直接进行字符串操作。

可以通过以下代码修改，先将 `all_a` 转换为字符串类型的数组，再进行字符串操作：

all_a = np.array(all_a, dtype=str)  # 转换为字符串类型的数组
all_a = np.where(np.char.isdigit(all_a), all_a, np.nan)  # 对字符串类型的数组进行字符串操作
all_a = all_a.astype(float)  # 转换为浮点数类型的数组

这样就可以避免该错误了。