raceback (most recent call last): File "D:\6wanDownload\draw_weatherOne.py", line 200, in <module> main() File "D:\6wanDownload\draw_weatherOne.py", line 191, in main tem_curve(data1) File "D:\6wanDownload\draw_weatherOne.py", line 13, in tem_curve if math.isnan(tem[i]) == True: TypeError: must be real number, not str

时间: 2024-02-24 11:56:58 浏览: 68
这个错误是因为在tem_curve函数中,有一个字符串被传递到了math.isnan()函数中,而math.isnan()函数只能接受实数类型的参数。你需要检查一下传递给tem_curve函数的data1变量中是否存在字符串类型的数据,并将其转换为实数类型。你可以使用float()函数将字符串转换为实数。例如: ``` if math.isnan(float(tem[i])) == True: ``` 这样就可以避免TypeError错误了。
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Traceback (most recent call last): File "D:\python.py", line 225, in <module> main() File "D:\python.py", line 190, in main game_init() File "D:\python.py", line 28, in game_init pygame.draw.rect(screen,(255,293,213),(0,0,475,150),0) ValueError: invalid color argument

根据你提供的信息,你的代码有一个错误。在game_init函数中,你尝试使用 `pygame.draw.rect()` 方法绘制一个矩形,但是你传递给方法的颜色参数 `(255,293,213)` 不是一个有效的颜色参数,因为颜色参数中的每个值必须在 0 到 255 之间。请检查你的颜色参数并确保每个值都在 0 到 255 之间。例如,你可以将代码中的 `(255,293,213)` 改为 `(255, 233, 213)`,然后再次运行程序。

Traceback (most recent call last): File "E:\Duzhuan\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-f50cabd6c39d>", line 1, in <module> runfile('C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py', wdir='C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration') File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "E:\Duzhuan\JetBrainsPyCharm 2023.1\PyCharm 2023.1\plugins\python\helpers\pydev_pydev_imps_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 124, in <module> main() File "C:\Users\zhangxiao\Desktop\Algorithm Integration\d.py", line 113, in main draw_node_distribution(sensor_nodes) NameError: name 'draw_node_distribution' is not defined

抱歉,之前的伪代码中缺少了绘制节点分布图的函数 `draw_node_distribution` 的定义。以下是一个简单的示例实现该函数的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt def draw_node_distribution(sensor_nodes): x_unknown = [] y_unknown = [] x_anchor = [] y_anchor = [] for node in sensor_nodes: if node.node_type == "unknown": x_unknown.append(node.x) y_unknown.append(node.y) elif node.node_type == "anchor": x_anchor.append(node.x) y_anchor.append(node.y) plt.scatter(x_unknown, y_unknown, color='blue', label='Unknown Nodes') plt.scatter(x_anchor, y_anchor, color='red', label='Anchor Nodes') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Node Distribution') plt.legend() plt.show() # 主函数 def main(): # 其他代码... # 绘制节点分布图 draw_node_distribution(sensor_nodes) # 其他代码... ``` 请将上述代码添加到你的实现中,并再次运行。如果还有其他问题,请随时提问。非常抱歉给你带来的困扰!
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Traceback (most recent call last): File "E:\shengyibei\pythonProject_ecg (2)\pythonProject_ecg\main.py", line 224, in <module> plt.savefig('{}normalized_beats/{}/beat_{}_{}_{}.png'.format(output_path, beats_labels[i], record, i, beats_labels[i])) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 1023, in savefig res = fig.savefig(*args, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 3343, in savefig self.canvas.print_figure(fname, **kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 2366, in print_figure result = print_method( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py", line 2232, in <lambda> print_method = functools.wraps(meth)(lambda *args, **kwargs: meth( File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 509, in print_png self._print_pil(filename_or_obj, "png", pil_kwargs, metadata) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 457, in _print_pil FigureCanvasAgg.draw(self) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 394, in draw self.renderer = self.get_renderer() File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\_api\deprecation.py", line 384, in wrapper return func(*inner_args, **inner_kwargs) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 411, in get_renderer self.renderer = RendererAgg(w, h, self.figure.dpi) File "D:\2023.5.21\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py", line 84, in __init__ self._renderer = _RendererAgg(int(width), int(height), dpi) MemoryError: In RendererAgg: Out of memory 进程已结束,退出代码1

import open3d as o3d import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 读取点云文件 pcd = o3d.io.read_point_cloud(r"E:\BISHE\pcd\neuvsnap_0418_154523.pcd") def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5): # Create a 1D Gaussian kernel kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma))) kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # Normalize the kernel kernel = kernel / kernel.sum() # Apply the filter using conv2d padding = kernel_size // 2 filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) return filtered.squeeze(0) # 将点云转换为 PyTorch 张量 points = np.asarray(pcd.points) points = torch.from_numpy(points).float() # 使用简单的高斯滤波器进行去噪 points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) # 将点云转换回 numpy 数组并可视化 points_np = points.numpy() pcd_processed = o3d.geometry.PointCloud() pcd_processed.points = o3d.utility.Vector3dVector(points_np) o3d.visualization.draw_geometries([pcd_processed]) # 计算点云体积并打印结果 volume = 0 for i in range(points_np.shape[0]): volume += points_np[i, 0] * points_np[i, 1] * points_np[i, 2] print("Volume:", volume) # 将点云和体积测量结果导出 o3d.io.write_point_cloud("example_processed.pcd", pcd_processed) with open("volume.txt", "w") as f: f.write(str(volume))运行后报错Traceback (most recent call last): File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 30, in <module> points = gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) File "E:/BISHE/Pointnet2/main.py", line 21, in gaussian_filter filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1)) RuntimeError: expected stride to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but got stride=[1, 1]

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