Error in port widths or dimensions. 'Output Port 1' of 'modern_atoma/Mux' is a one dimensional vector with 3 elements. Component:Simulink | Category:Model error Error in port widths or dimensions. Invalid dimension has been specified for 'Input Port 1'

时间: 2024-02-26 14:55:04 浏览: 387
这个错误可能是由于您的模型中有一个 Mux 模块的输出端口的维度与其中一个输入端口的维度不兼容引起的。您需要检查 Mux 模块的输出端口的维度是否与其连接的所有输入端口的维度匹配。您还可以检查模型中是否有其他错误，例如维度不匹配或未连接的端口。您可以查看模型中的错误报告，以获取更多详细信息，并对模型进行修复。
相关问题

如何解决simulink仿真出现Error in port widths or dimensions. Output port 1 of 'untitled1/Varying PID Controller' is a one dimensional vector with 2 elements.

对于这个问题，您可以尝试检查输出端口1的向量大小是否与其他端口或系统的要求相匹配。您也可以尝试更新端口的数据类型或重置Simulink模型并重新运行仿真。如果问题仍然存在，您可以尝试查找更多关于此错误的信息，并尝试解决它。

Error in port widths or dimensions. Input port 1 of 'chap8_2sim/S-Function1' is a one dimensional vector with 2 elements.错误解决办法

这个错误是由于输入端口1被定义为一个一维向量，但在模拟期间却有2个元素，导致无法匹配。要解决这个问题，你需要检查以下几个方面： 1. 检查你的输入数据是否有误，确保它们是符合要求的一维向量。 2. 检查你的模型中的S-Function1模块是否正确地配置并设置了正确的输入和输出端口。 3. 检查S-Function1模块的代码，确保它正确地处理输入数据并生成正确的输出。 如果你仍然无法解决问题，请尝试在Matlab中打开模型并查看错误消息的详细信息，以帮助你更好地诊断问题。
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其中一个错误是 'untitled/MIMO Fading Channel' 的 'getOutputSizeImpl' 方法调用时出现了错误，错误信息是 'The signal input must be a double precision, 2-dimensional matrix with the number of columns ...

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MPc block (mask)logicMPC/MPC Controller1'的startFcn' 回调时出错回调字符串为impcblock startFcn' 京因: Incompatible port widths or dimensions. The MPC block requires inport "md" to be connected to a signal with dimension 0.

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['...plt.boxplot(humidity, labels=labels, sym='*', whis=1.25, widths=0.6) plt.title('平均相对湿度百分比') plt.show()

tf.where( tf.logical_and(lower_corner <= points, points <= upper_corner), tf.abs(points - centres) / widths_p1, widths_p1 * tf.abs(points - centres) - (widths / 2) * (widths_p1 - 1 / widths_p1), )分析一下这段代码

其中，tf.abs(points - centres) / widths_p1 表示点到中心点距离的比例，widths_p1 * tf.abs(points - centres) 表示点到中心点距离的总长度，(widths / 2) * (widths_p1 - 1 / widths_p1) 则表示点到区间边缘的...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(figsize=(9.2, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names) survey(results1, category_names) survey(results2, category_names) survey(results3, category_names) survey(results4, category_names)怎么将五个图形一起展示

survey(results3, category_names, ax=axs[3]) survey(results4, category_names, ax=axs[4]) plt.show() 这将创建一个1行5列的图像，每个子图都是通过调用survey函数来创建的。ax参数用于指定子图的位置...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。 2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。 3. 对数据中的 'gender' 和 'smoking_history' 列进行独热编码。 4. 计算...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np category_names = ['失眠', '睡眠呼吸暂停', '无'] def survey(results, category_names,ax): """ 参数 ---------- results : 字典类型 y轴坐标标记：X轴的占比 category_names : list of str 分类标记. """ labels = list(results.keys()) data = np.array(list(results.values())) data_cum = data.cumsum(axis=1) category_colors = plt.get_cmap('RdYlGn')( np.linspace(0.15, 0.85, data.shape[1])) fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=5,figsize=(20, 5)) ax.invert_yaxis() ax.xaxis.set_visible(False) ax.set_xlim(0, np.sum(data, axis=1).max()) for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths = data[:, i] starts = data_cum[:, i] - widths ax.barh(labels, widths, left=starts, height=0.5, label=colname, color=color) xcenters = starts + widths / 2 r, g, b, _ = color text_color = 'white' if r * g * b < 0.5 else 'darkgrey' for y, (x, c) in enumerate(zip(xcenters, widths)): ax.text(x, y, str(int(c)), ha='center', va='center', color=text_color) ax.legend(ncol=len(category_names), bbox_to_anchor=(0, 1), loc='lower left', fontsize='small') return fig, ax survey(results, category_names, ax=ax[0]) survey(results1, category_names, ax=ax[1]) survey(results2, category_names, ax=ax[2]) survey(results3, category_names, ax=ax[3]) survey(results4, category_names, ax=ax[4]) plt.show()怎么将四个图像一起展示

survey(results1, category_names, ax=axs[1]) survey(results2, category_names, ax=axs[2]) survey(results3, category_names, ax=axs[3]) plt.show() 其中，ncols参数指定子图的列数，figsize参数指定整个...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[33], line 1 ----> 1 sns.heatmap(data=tips, 2 annot=True, 3 fmt="d", 4 # linewidths=1, 5 ) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:459, in heatmap(data, vmin, vmax, cmap, center, robust, annot, fmt, annot_kws, linewidths, linecolor, cbar, cbar_kws, cbar_ax, square, xticklabels, yticklabels, mask, ax, **kwargs) 457 if square: 458 ax.set_aspect("equal") --> 459 plotter.plot(ax, cbar_ax, kwargs) 460 return ax File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:352, in _HeatMapper.plot(self, ax, cax, kws) 350 # Annotate the cells with the formatted values 351 if self.annot: --> 352 self._annotate_heatmap(ax, mesh) File ~/anaconda3/lib/python3.11/site-packages/seaborn/matrix.py:260, in _HeatMapper._annotate_heatmap(self, ax, mesh) 258 lum = relative_luminance(color) 259 text_color = ".15" if lum > .408 else "w" --> 260 annotation = ("{:" + self.fmt + "}").format(val) 261 text_kwargs = dict(color=text_color, ha="center", va="center") 262 text_kwargs.update(self.annot_kws) ValueError: Unknown format code 'd' for object of type 'float'

根据错误信息，这个错误是由于在使用sns.heatmap函数时，指定的格式化字符串fmt="d"不适用于类型为... linewidths=1, ) 请注意，这只是一种可能的解决方法，具体取决于您希望在热图中显示的数据类型和格式。

出现错误，请优化。错误描述：ERROR Brian 2 encountered an unexpected error. If you think this is a bug in Brian 2, please report this issue either to the discourse forum at <http://brian.discourse.group/>, or to the issue tracker at <https://github.com/brian-team/brian2/issues>. Please include this file with debug information in your report: C:\Users\mana\AppData\Local\Temp\brian_debug_pgl7l4v3.log Additionally, you can also include a copy of the script that was run, available at: C:\Users\mana\AppData\Local\Temp\brian_script_ixr169pb.py Thanks! [brian2] Traceback (most recent call last): File "E:/SNN/python/project/测试.py", line 36, in <module> synapses = Synapses(neurons, neurons, stdp_eqs, on_pre=stdp_on_pre, on_post=stdp_on_post) File "C:\Users\mana\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\brian2\synapses\synapses.py", line 822, in __init__ self._create_variables(model, user_dtype=dtype) File "C:\Users\mana\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\brian2\synapses\synapses.py", line 1175, in _create_variables check_identifier_pre_post(eq.varname) File "C:\Users\mana\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\brian2\groups\neurongroup.py", line 89, in check_identifier_pre_post raise ValueError(f"'{identifier}' cannot be used as a variable name, the " ValueError: 'A_post' cannot be used as a variable name, the '_pre' and '_post' suffixes are used to refer to pre- and post-synaptic variables in synapses.

根据错误信息，问题出在使用了A_post作为变量名。这是因为在Brian2中，_pre和_post后缀用于表示突触前后的变量。 为了解决这个问题，我们可以修改STDP规则的变量名，以避免和预定义的后缀冲突。 以下是修改...

@app.route('/get_trip_time', methods=['POST']) def get_trip_time(): data = request.get_json() method = data['method'] center_coor = data['center_coor'] t = data['t'] radius = get_radius(method, t) gtt = GetTripTime(method, center_coor, t, radius) gtt.main() return jsonify({'message': 'Trip time data collected successfully'}) @app.route('/visualize_trip_time', methods=['GET']) def visualize_trip_time(): data = pd.read_csv('time1.csv') lng = data['lng'] lat = data['lat'] time = data['time'] grid_lng, grid_lat = np.meshgrid(np.linspace(lng.min(), lng.max(), 100), np.linspace(lat.min(), lat.max(), 100)) grid_time = griddata((lng, lat), time, (grid_lng, grid_lat), method='linear') fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) contour_plot = ax.contourf(grid_lng, grid_lat, grid_time, cmap='jet', levels=6) ax.contour(contour_plot, colors='k', linewidths=0.5) plt.colorbar(contour_plot) last_lng = lng.iloc[-1] last_lat = lat.iloc[-1] ax.scatter(last_lng, last_lat, color='green', marker='o', s=50, label='Start Point') ax.legend() plt.title('Isochrone') ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FormatStrFormatter('%.2f')) plt.show() return jsonify({'message': 'Trip time visualization generated successfully'}) @app.route('/get_isochrone_coords', methods=['GET']) def get_isochrone_coords(): with open('contour_coords.json', 'r') as f: contour_coords = json.load(f) return jsonify(contour_coords)用rest client调用GET http://localhost:5000/visualize_trip_time时报错ValueError: signal only works in main thread of the main interpreter

这个错误是由于在非主线程中调用了Matplotlib的绘图函数导致的。解决这个问题的方法是使用Matplotlib的线程安全设置。 您可以尝试在应用程序的入口处添加以下代码，以确保在非主线程中使用Matplotlib时不会出现此...

function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end

这是一个实现Canny边缘检测算法的Matlab函数。函数接受一个图像和一个高斯滤波器的标准差作为输入，并输出图像的边缘强度、x和y方向的梯度以及每个像素的梯度方向。首先，函数设计高斯滤波器和它的一阶导数。...

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安装包部署到docker中

安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP