程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2),修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
时间: 2024-03-30 07:35:15 浏览: 49
这个错误通常是由于读取的文件内容与程序期望的不符合导致的。在这个程序中,错误可能是由于读取的两个文件中的行数或者列数不同导致的。请检查一下你的 'image_3_2.txt' 和 'image_6.txt' 文件的内容是否正确,并且确保它们都是以制表符分隔的文本文件。如果你仍然遇到问题,可以尝试在读取文件时加上参数 error_bad_lines=False 来跳过一些格式错误的行。
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程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2),修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
这个错误通常是由于程序中对变量进行解包操作时,左边的变量数量与右边的值数量不匹配所引起的。在你的代码中,可能是因为 `indices` 这个变量返回的值数量与程序解包的变量数量不匹配所引起的。
为了解决这个问题,你可以尝试使用一个单独的变量来接收 `tree.query()` 函数返回的结果,然后再使用索引来访问其中的元素。以下是修改后的代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None)
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4
results = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
distances = results[0]
indices = results[1]
values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)
df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
```
这个修改后的代码会将 `tree.query()` 函数返回的结果存储在 `results` 变量中,然后再使用 `results` 变量来获取 `distances` 和 `indices`。这样就可以避免解包操作出现数量不匹配的问题了。
程序提示ValueError: too many values to unpack (expected 2),修改try: points3D = pd.read_csv('point_1.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') coordinates = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2].values) with open("result.txt", 'w', encoding='utf-8') as f1: for i in range(coordinates.shape[0]): x_axis_coord, y_axis_coord = coordinates.iloc[i, :2].values query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord] dist, index = tree.query(query_point) f1.write(str(points3D.iloc[index, 0]) + " " + str(points3D.iloc[index, 1]) + " " + str(points3D.iloc[index, 2]) + " " + '\n')
这个错误提示意味着 unpack 的值太多了,期望的是两个值,但实际上有更多的值。可能的原因是在 `coordinates.iloc[i, :2].values` 这一行代码中,返回了三个或更多的值。你可以在这一行代码前面加上 `print(coordinates.iloc[i, :2].values)` 来查看这个数组的值,然后检查是否有多余的值。如果有,你可以使用 `x_axis_coord, y_axis_coord, _ = coordinates.iloc[i, :3].values` 来跳过多余的值。如果你不需要这个值,你可以用任何变量名代替 `_`。
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