num_beat_pos = len(beats_pos) beat = [0]*num_beat_pos for i in range(len(beats_pos)): beat[i] = signals[beats_pos[i]:beats_pos[i+1]] for i in range(len(beat)): print('beat[{}]= '.format(i), beat[i]) print('\n') plt.plot(beat[i]) plt.show()Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\Desktop\pythonProject_ecg (2)\pythonProject_ecg\main.py", line 70, in <module> beat[i] = signals[beats_pos[i]:beats_pos[i+1]] IndexError: index 2274 is out of bounds for axis 0 with size 2274

这个错误提示是在运行过程中发生了索引超出范围的问题。根据错误提示可以看出，数组 `beats_pos` 的长度为 `num_beat_pos`，而在循环中访问了 `beats_pos[i+1]`，当 `i` 的值为 `num_beat_pos-1` 时，`beats_pos[i+1]` 就会超出数组的索引范围。

解决这个问题的方法是在循环中访问 `beats_pos` 时，将循环的范围改为 `range(num_beat_pos-1)`，这样就不会访问到超出数组索引的位置了。修改后的代码如下：

num_beat_pos = len(beats_pos)
beat = [0]*num_beat_pos
for i in range(num_beat_pos-1):
    beat[i] = signals[beats_pos[i]:beats_pos[i+1]]
for i in range(len(beat)):
    print('beat[{}]= '.format(i), beat[i])
    print('\n')
    plt.plot(beat[i])
    plt.show()

这样就可以正常运行了。

相关问题

num_beat_pos = len(beats_pos) mid = [0]*num_beat_pos beat = [0] * (num_beat_pos-1) for i in range(num_beat_pos): mid[i] = int((beats_pos[i] + beats_pos[i+1])/2) for i in range(len(mid)-1): beat[i] = signals[mid[i]:mid[i+1]] for i in range(len(beat)): print('beat[{}]= '.format(i), beat[i]) print('\n') plt.plot(beat[i]) plt.show()，有Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\Desktop\pythonProject_ecg (2)\pythonProject_ecg\main.py", line 80, in <module> mid[i] = int((beats_pos[i] + beats_pos[i+1])/2) IndexError: index 2274 is out of bounds for axis 0 with size 2274，请修改一下

根错误提示，索引 2274 超出了数组大小 2274，说明在计算 mid 时超出了 beats_pos 数组的范围。可以将计算 mid 的循环范围修改为 `range(num_beat_pos-1)`，因为最后一个位置没有下一个位置可以计算 mid。

修改后的代码如下：

num_beat_pos = len(beats_pos)
mid = [0]*num_beat_pos
beat = [0] * (num_beat_pos-1)
for i in range(num_beat_pos-1):
    mid[i] = int((beats_pos[i] + beats_pos[i+1])/2)
for i in range(len(mid)-1):
    beat[i] = signals[mid[i]:mid[i+1]]
for i in range(len(beat)):
    print('beat[{}]= '.format(i), beat[i])
    print('\n')
    plt.plot(beat[i])
    plt.show()

请尝试修改并运行代码，查看是否能够成功执行。

layers = [] num_levels = len(num_channels) for i in range(num_levels): dilation_size = 2 ** i in_channels = num_inputs if i == 0 else num_channels[i-1] out_channels = num_channels[i] layers += [TemporalBlock(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, dilation=dilation_size, padding=(kernel_size-1) * dilation_size, dropout=dropout)] self.network = nn.Sequential(*layers)每句话什么意思

这是一个PyTorch的卷积神经网络模型的定义，其中包含了多个TemporalBlock层。具体解释如下：

1. layers = []
这一行代码创建了一个空列表layers，用于存放多个TemporalBlock层。

2. num_levels = len(num_channels)
这一行代码获取num_channels列表的长度，即TemporalBlock层数。

3. for i in range(num_levels):
这一行代码开始循环构建多个TemporalBlock层，i为循环变量，从0到num_levels-1。

4. dilation_size = 2 ** i
这一行代码计算当前TemporalBlock层的空洞卷积的空洞大小，每个TemporalBlock层的空洞卷积空洞大小不同，从而实现多尺度特征提取。

5. in_channels = num_inputs if i == 0 else num_channels[i-1]
这一行代码计算当前TemporalBlock层的输入通道数，如果是第一层，则输入通道数为num_inputs；否则，输入通道数为上一层TemporalBlock层的输出通道数。

6. out_channels = num_channels[i]
这一行代码计算当前TemporalBlock层的输出通道数，即num_channels列表中对应位置的元素。

7. layers += [TemporalBlock(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, dilation=dilation_size, padding=(kernel_size-1) * dilation_size, dropout=dropout)]
这一行代码创建一个TemporalBlock层，并将其添加到layers列表中。TemporalBlock层的参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长、空洞卷积的空洞大小、填充、dropout概率等。

8. self.network = nn.Sequential(*layers)
这一行代码创建一个顺序容器，将所有的TemporalBlock层按照顺序堆叠在一起，构成了整个网络模型。