[DS1822] RAM COMMAND UNSUPPORTED. [U2_U1]什么原因

DS1822是一款数字温度传感器，它可能遇到"RAM COMMAND UNSUPPORTED. [U2_U1]"错误，通常表示硬件或软件配置中存在以下问题：

1. **不兼容的命令**：如果尝试使用该传感器不支持的内存操作（如读取或写入非标准地址），就会出现此错误。检查您的编程代码，确保使用的命令与DS1822规格相符。

2. **硬件故障**：传感器可能存在物理损坏，特别是RAM区域。检查连接和电源，确保它们正常工作。

3. **驱动程序问题**：如果使用的是驱动程序不匹配的控制器或微控制器，也可能导致不支持的RAM命令。请确认您正在使用的驱动程序适用于您的设备。

4. **编程错误**：可能是编程时的错误配置，比如寄存器地址误解或初始化过程不正确。

5. **软件版本过旧**：如果使用的库或软件工具没有更新到支持DS1822新功能的版本，可能会引发此错误。

相关问题

解释下面代码的作用“class Dataset(object): def __init__(self, mixture_reader, targets_reader_list): self.mixture_reader = mixture_reader self.keys_list = mixture_reader.wave_keys self.targets_reader_list = targets_reader_list def __len__(self): return len(self.keys_list) def _has_target(self, key): for targets_reader in self.targets_reader_list: if key not in targets_reader: return False return True def _index_by_key(self, key): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if key not in self.mixture_reader or not self._has_target(key): raise KeyError("Missing targets or mixture") target_list = [reader[key] for reader in self.targets_reader_list] return (self.mixture_reader[key], target_list) def _index_by_num(self, num): """ Return a tuple like (matrix, [matrix, ...]) """ if num >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index out of dataset, {} vs {}".format( num, len(self.keys_list))) key = self.keys_list[num] return self._index_by_key(key) def _index_by_list(self, list_idx): """ Returns a list of tuple like [ (matrix, [matrix, ...]), (matrix, [matrix, ...]), ... ] """ if max(list_idx) >= len(self.keys_list): raise IndexError("Index list contains index out of dataset") return [self._index_by_num(index) for index in list_idx] def __getitem__(self, index): """ Implement to support multi-type index: by key, number or list """ if type(index) == int: return self._index_by_num(index) elif type(index) == str: return self._index_by_key(index) elif type(index) == list: return self._index_by_list(index) else: raise KeyError("Unsupported index type(int/str/list)")”

这段代码定义了一个名为“Dataset”的类，它用于处理数据集。具体而言，这个类包含了以下几个方法：

1. `__init__(self, mixture_reader, targets_reader_list)`：这个方法是类的构造函数，它接收两个参数，分别是混合音频的阅读器和目标音频的阅读器列表。它将这些参数存储在类的实例变量中。

2. `__len__(self)`：这个方法返回数据集中的样本数量，它使用了`self.keys_list`变量中存储的键的数量来计算。

3. `_has_target(self, key)`：这个方法检查给定的键是否存在于目标音频的阅读器列表中。如果存在，则返回True，否则返回False。

4. `_index_by_key(self, key)`：这个方法通过给定的键查找数据集中的样本。如果找到了混合音频和目标音频，则返回一个元组，其中第一个元素是混合音频的值，第二个元素是目标音频的值列表。

5. `_index_by_num(self, num)`：这个方法通过给定的索引号查找数据集中的样本。如果索引号超出了数据集的范围，则会引发一个IndexError异常。如果找到了混合音频和目标音频，则返回一个元组，其中第一个元素是混合音频的值，第二个元素是目标音频的值列表。

6. `_index_by_list(self, list_idx)`：这个方法通过给定的索引号列表查找数据集中的样本。如果索引号超出了数据集的范围，则会引发一个IndexError异常。如果找到了混合音频和目标音频，则返回一个元组列表，其中每个元组都包含混合音频的值和目标音频的值列表。

7. `__getitem__(self, index)`：这个方法是类的索引函数，它根据传入的索引类型（键、数字或列表）调用不同的方法来查找数据集中的样本。如果索引类型不被支持，则会引发一个KeyError异常。

unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__

这个错误通常出现在使用numpy数组的格式化输出时，格式化字符串不符合要求。

可以检查以下几个方面：

1. 格式化字符串的格式是否正确。numpy数组的格式化字符串应该以"%"开头，后面跟着一个或多个字符表示输出格式，如"d"表示整数，"f"表示浮点数，"s"表示字符串等等。

2. 格式化字符串中的占位符是否正确匹配数据类型。例如，如果数组中包含整数，那么在格式化字符串中应该使用"%d"来表示整数输出。

3. 如果使用了自定义的格式化字符串，确保它们符合numpy数组的要求。可以参考numpy官方文档中有关格式化字符串的介绍。

举个例子，如果你想要将一个包含整数的numpy数组按照指定格式输出，可以使用以下代码：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
print("{}".format(a)) # 这会导致unsupported format string passed to numpy.ndarray.__format__错误

# 使用正确的格式化字符串
print("{:d}".format(a)) # 输出：[1 2 3 4]

希望这能帮到你！