dx2 = list_x[-1] , IndexError: list index out of range

时间: 2023-11-26 14:48:26 浏览: 33
这个错误表示在程序中尝试访问的列表的索引超出了其范围。具体来说,这个错误是由于列表是空的或者不存在该索引导致的。因此,在使用`list_x[-1]`时,需要确保`list_x`不为空且存在该索引。 举个例子,如果我们有一个列表`list_x`,我们可以使用以下代码来避免这个错误: ```python if list_x: dx2 = list_x[-1] else: # 处理空列表的情况 ```
相关问题

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] range_x, range_y, range_z = data_crop.shape dx = int((dx1 + dx2) / 2) dy = int((dy1 + dy2) / 2) x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] 转C++ Eigen Tensor

以下是将上述 Python 代码转换为 C++ Eigen Tensor 的示例代码: ``` #include <iostream> #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/CXX11/Tensor> using namespace Eigen; template<typename T> void crop_pointcloud(Tensor<T, 3>& data_crop, int x_o, int y_o, int x_i, int y_i, T R_o, T R_i, int z_critical) { int range_z = data_crop.dimension(2); T K_o = R_o * R_o / range_z; T K_i = R_i * R_i / range_z; for (int z = 0; z < range_z; ++z) { T r_o = std::sqrt(z * K_o); Tensor<T, 2> data_layer = data_crop.chip(z, 2); T d_o = std::sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o); T d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); T r_i = z < z_critical ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(T(0), data_layer); } } int main() { int range_x = 100, range_y = 100, range_z = 400; typedef float T; Tensor<T, 3> data_crop(range_x, range_y, range_z); int dx1 = 50, dx2 = 60, dy1 = 70, dy2 = 80; int dx = (dx1 + dx2) / 2, dy = (dy1 + dy2) / 2; Tensor<int, 2> x(range_x, range_y), y(range_x, range_y); for (int i = 0; i < range_x; ++i) for (int j = 0; j < range_y; ++j) x(i, j) = i, y(i, j) = j; Tensor<T, 2> x_o = x.cast<T>() - range_x / 2, y_o = y.cast<T>() - range_y / 2; Tensor<T, 2> x_i = x.cast<T>() - dx, y_i = y.cast<T>() - dy; int z_critical = 50; T R_o = 550, R_i = 200; crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical); data_crop = data_crop.slice(Slice(0, range_x), Slice(0, range_y), Slice(10, range_z)); std::cout << data_crop << std::endl; return 0; } ``` 需要注意的是,要使用 `Eigen/CXX11/Tensor` 头文件来支持三维张量。此外,由于 C++ 不支持按位或和按位与运算符 `|` 和 `&` 作用于浮点数,因此需要使用 `select` 函数来进行条件选择。

dx1 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[:500, :, 10:400], 0, -1), axis_num=-1)) dx2 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[500:, :, 10:400], 0, -1), axis_num=-1)) dy1 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[:, :500, 10:400], 0, -1), axis_num=1)) dy2 = find_center(map_data(np.swapaxes(data_crop[:, 500:, 10:400], 0, -1), axis_num=1)) dx = int((dx1 + dx2) / 2) dy = int((dy1 + dy2) / 2) 翻译

这段代码的作用是:从一个三维的数组中裁剪出一部分数据,并对其进行一些处理,最后找到数据的中心点坐标并返回。具体来说,代码将原始数据按照指定的切片范围进行裁剪,然后通过np.swapaxes函数交换数组的维度,以便进行后续的处理。接着,代码调用map_data函数对数据进行映射处理,并分别对x和y方向的数据求出中心点坐标。最后,代码计算出数据的中心坐标并将其转换为整数型。

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