以上代码报错：AttributeError: 'str' object has no attribute 'append'。 应该如何修改

这个错误是因为你试图在一个字符串对象上使用 `append()` 方法，而字符串对象没有这个方法。只有列表数据类型才有 `append()` 方法。

要解决这个问题，你需要将字符串对象转换为列表对象，然后再使用 `append()` 方法。例如：

my_list = []
my_string = "hello"
my_list.append(my_string)

在这个例子中，我们首先创建了一个空列表 `my_list`。然后，我们将字符串对象 `"hello"` 赋值给变量 `my_string`。最后，我们使用 `append()` 方法将 `my_string` 添加到 `my_list` 中。

你需要根据你的代码逻辑将字符串对象转换为列表对象，然后使用 `append()` 方法将数据添加到列表中。

相关问题

上述代码报错：AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'items'

抱歉，我的错误。`nx.all_pairs_dijkstra` 返回的是一个生成器对象，每个元素是一个二元组，表示一个起始节点到其他节点的最短路径和路径长度。因此，需要对生成器对象进行循环遍历，然后再对每个二元组中的第二个元素进行遍历获取每个节点和其对应的最短路径长度。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx")
edges = []
for i in range(len(df)):
    edge = {
        "id": df.loc[i, "边的编号"],
        "tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
        "head": df.loc[i, "边的头节点"],
        "length": df.loc[i, "长度"],
        "capacity": df.loc[i, "容量"]
    }
    edges.append(edge)

plt.figure(figsize=(15,15))
G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
    G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"])

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight")
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
#nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.3)
plt.show()

all_pairs = nx.all_pairs_dijkstra(G)
rows = []
for start_node, (dist_dict, path_dict) in all_pairs:
    for end_node, dist in dist_dict.items():
        path_nodes = path_dict[end_node]
        path_edges = []
        for i in range(len(path_nodes)-1):
            tail = path_nodes[i]
            head = path_nodes[i+1]
            for edge in edges:
                if edge["tail"] == tail and edge["head"] == head:
                    path_edges.append(edge["id"])
                    break
        path_edges_str = ",".join(path_edges)
        rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist, '经过的边': path_edges_str})

df_result = pd.DataFrame(rows)
df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)

修改后的代码中，我们使用 `nx.all_pairs_dijkstra` 函数计算所有最短路径，并且在计算过程中记录了每个最短路径经过的边的编号。然后将其一起写入Excel文件中。

以上代码报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'append'

抱歉，我犯了一个错误。在代码中，我错误地使用了 `data.append()`，而实际上 `data` 是一个字典，字典没有 `append()` 方法。正确的做法是将 `data` 定义为一个列表，然后使用 `data.append()` 将每个数据项添加到列表中。请看修正后的代码：

@bp_actuate.route('/get_data')
@roles_accepted('admin', 'actuate')
def get_data():
    now_day = datetime.date.today()
    # 使用json格式传递数据库数据至前端echart图表中，用于绘图
    actuates = Actuate.query.filter_by(day=now_day).all()
    data = []
    for i in actuates:
        data.append([str(i.start), str(i.end), i.time, i.stop_type, i.field, i.teams])
        print(data)
    return json.dumps(data)

现在，`data` 是一个列表，每次遍历 `actuates` 时，将一个列表项添加到 `data` 中。这样就修复了报错信息中的问题。如果还有其他问题，请随时提问。