timestamps = (timestamps - timestamps[0]) / (timestamps[-1] - timestamps[0]) TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str'

时间: 2024-03-29 21:34:49 浏览: 87
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Date、String、Timestamp之间的转换

star5星 · 资源好评率100%
这个错误提示表明在计算时间戳时，出现了字符串类型无法相减的问题。这通常是因为时间戳数据没有正确地转换为可以进行数值运算的时间格式。 你可以检查一下时间戳的数据类型，是否是字符串类型。如果是，需要将其转换为可以进行数值计算的时间格式，例如 datetime 类型。可以使用 Python 中的 datetime 模块进行转换。具体的转换方法可以根据你的数据格式和需求来选择。
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free-disk:删除旧文件，直到--free-bytes最少可用为止

free-disk --free-bytes 1GiB /dir/to/cleanup free-disk --debug --free-bytes 2GB /dir/to/cleanup 测验 pip3 install --user pipenv git clone https://github.com/fphammerle/free-disk.git cd freesurfer-...

TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'numpy.ndarray' and 'Timestamp'

这个错误通常发生在尝试在...result = timestamps_np - timestamps_np[0] print(result) 这样，你就可以成功执行减法操作，得到一个包含时间差的 numpy 数组。记得先安装 pandas 和 numpy 库，如果没有安装的话。

def getInjectionTime(vxpPath): with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 timestamps=[] ttlins=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) # 提取出束时刻的索引 index = np.where( ttlins==0)[0] # 初始出束时刻 injectionTime = timestamps[index[0]] return injectionTime

毫秒），第 5 列是一个二进制标志，表示是否处于注射状态（0 表示未注射，1 表示正在注射）。该函数会逐行读取文件，并将每一次扫描的开始时间和注射状态提取出来，存储在两个列表 timestamps 和 ttlins 中。...

# 从vxp文件中提取出束时间 def getInjectionTime(vxpPath): with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 timestamps=[] ttlins=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) # 提取出束时刻的索引 index = np.where( ttlins==0)[0] # 初始出束时刻 injectionTime = timestamps[index[0]] return injectionTime

时间信息被处理为秒数的形式，并存储在timestamps数组中。同时，ttlins数组存储了每一行的第五个元素，用于后续提取出束时刻的索引。 接下来，函数使用numpy库中的where()函数找到ttlins数组中值为0的元素的索引，...

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexP[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist()) # 计算base line,使振幅均值为0 baseZ = np.average((amplitudes[indexP]+amplitudes[indexZ])/2) print('baseZ = {}'.format(baseZ)) amplitudes = np.array(amplitudes) amplitudes = amplitudes - baseZ if isplot==1: plt.figure(figsize=(20,5)) plt.plot(timestamps,amplitudes,'k') index = np.where( ttlins==0)[0] if isplot==1: plt.plot(timestamps[index].tolist(),amplitudes[index].tolist(),'b') plt.plot(timestamps[indexP].tolist(),amplitudes[indexP].tolist(),'go') plt.plot(timestamps[indexZ].tolist(),amplitudes[indexZ].tolist(),'yo') amplitudesA=np.zeros(scanTimes.shape) for i in range(0,scanTimes.shape[0]): for j in range(0,scanTimes.shape[1]): distance = abs(scanTimes[i,j]-timestamps) index = [np.argmin(distance)] amplitudesA[i,j] = amplitudes[index[0]] #timestamps1.append(timestamps[index[0]]) #amplitudes=amplitudes1 #timestamps=timestamps1 if isplot==1: plt.plot(scanTimes[i,:],amplitudesA[i,:],'r.') if isplot==1: plt.show() return amplitudesA

这是一个Python函数，用于读取vxp...然后，函数计算出基线（base line），使得振幅均值为0。接下来，函数根据扫描时间计算出每个时间点对应的振幅值，并返回呼吸曲线。如果isplot参数为1，则函数还会绘制呼吸曲线图。

def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexZ[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist())

这段代码是Python语言编写的，定义了一个名为getBreathingCurve的函数，参数包括vxpPath：vxp文档的路径，scanTimes：扫描次数，isplot：是否画图，默认为0，即不绘制图像。该函数的主要功能是读取vxp文档中的信息，...

for ((i=1; i<=$count; i++)); do timestamp=$(sed -n "${i}p" <<< "$timestamps") subject=$(sed -n "${i}p" <<< "$subjects") sender=$(sed -n "${i}p" <<< "$isenders") recipient=$(sed -n "${i}p" <<< "$recipients") if [[ "$timestamp" > "$time" && "$timestamp" < "$(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")" ]]; then printf "%-10s %-60s %-30s %-30s\n" "$timestamp" "$subject" "$sender" "$recipient" >> "$result_file" 2>&1 | tee "$result_log" fi done

if [[ "$timestamp" > "$time" && "$timestamp" $(date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S")" ]]; then printf "%-10s %-60s %-30s %-30s\n" "$timestamp" "$subject" "$sender" "$recipient" printf "%-10s %-60s %-30s %-30s...

解释一下if SLAM_LOG.headtrack_Traj!=None: headtrack_traj_timestamps=SLAM_LOG.headtrack_Traj.timestamps headtrack_traj_xyz= SLAM_LOG.headtrack_Traj.positions_xyz headtrack_Traj_euler = SLAM_LOG.headtrack_Traj.get_orientations_euler(axes='sxyz') rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps)) headtrack_traj_timestamps=headtrack_traj_timestamps[rows] headtrack_traj_xyz=headtrack_traj_xyz[rows] headtrack_Traj_euler=headtrack_Traj_euler[rows]

- 第五行rows=np.where((headtrack_traj_timestamps>first_timeStamps)&(headtrack_traj_timestamps<last_timeStamps))根据时间戳信息筛选出在指定时间范围内的头部追踪数据的行数，并将其保存到rows变量中。...

function dfsWithTimestamp(graph, startNode) visited = zeros(1, length(graph)); timestamp = 1; stack = startNode; timestamps = zeros(1, length(graph)); while ~isempty(stack) node = stack(end); stack(end) = []; if visited(node) == 0 visited(node) = 1; timestamps(node) = timestamp; timestamp = timestamp + 1; % 这里可以根据实际需求进行相应的操作，例如输出节点值 disp(['Visited Node ', num2str(node)]); neighbors = find(graph(node, :)); % 获取相邻节点 for i = length(neighbors):-1:1 if visited(neighbors(i)) == 0 stack(end+1) = neighbors(i); end end end end disp('Timestamps:'); disp(timestamps); end里边有出错 rng (line 2) visited = zeros(1, length(graph)); 这个问题

visited = zeros(1, length(graph)); 请注意，rng函数用于控制随机数生成的种子，与您在深度优先搜索算法中的需求无关。因此，与这个错误消息无关。非常抱歉给您带来困惑。请尝试修改代码并再次运行。

另一个程序可以连接neo4j，但就是这个程序有问题from py2neo import Graph, Node, Relationship # SCADA数据 scada_data = [ ["时间戳", "传感器1", "传感器2", "传感器3", "传感器4", "传感器5", "传感器6", "传感器7", "传感器8"], ["2023-07-11 09:00:00", 25.5, 50.2, 10.8, 75.3, 62.1, 30.6, 40.9, 55.7], ["2023-07-11 09:05:00", 25.6, 50.3, 10.9, 75.2, 62.2, 30.7, 40.8, 55.6], ["2023-07-11 09:10:00", 25.7, 50.4, 11.0, 75.1, 62.3, 30.8, 40.7, 55.5], ["2023-07-11 09:15:00", 25.8, 50.5, 11.1, 75.0, 62.4, 30.9, 40.6, 55.4] ] # 创建与Neo4j数据库的连接 graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("username", "password")) # 清空数据库中的节点和关系（可选） graph.delete_all() # 创建实体节点 sensors = [] timestamps = [] for i in range(1, 9): sensor_node = Node("Sensor", id=f"sensor{i}", name=f"传感器{i}") graph.create(sensor_node) sensors.append(sensor_node) for i in range(1, 5): timestamp_node = Node("Timestamp", id=f"timestamp{i}", value=f"2023-07-11 09:{i * 5:02d}:00") graph.create(timestamp_node) timestamps.append(timestamp_node) # 创建传感器读数关系 for i, timestamp_node in enumerate(timestamps): for j, sensor_node in enumerate(sensors): reading_relation = Relationship(sensor_node, "SensorReading", timestamp_node, value=scada_data[i + 1][j + 1]) graph.create(reading_relation) print("数据导入完成。")

这段代码是用来连接neo4j数据库并导入SCADA数据的。它使用py2neo库来连接数据库，并创建节点和关系来表示传感器的读数数据。首先，它导入了必要的库，然后定义了SCADA数据的列表。接下来，它创建了与Neo4j数据库的...

list = ['2022-12-31T22:00:00.000000000' '2022-12-31T22:01:00.000000000', '2022-12-31T22:02:00.000000000' '2022-12-31T22:03:00.000000000']将它转换为13位时间戳

dt = datetime.datetime.strptime(item, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f') timestamp = dt.timestamp() * 1000 # 将秒转换为毫秒 timestamps.append(int(timestamp)) print(timestamps) 这段代码会将给定的时间字符...

let timestamps = new Date(date_Value * 1000).toLocaleString().replace(/\//g, '-').replace(/\b(\d)\b/g, '0$1')

这段代码的作用是将 Unix 时间戳转换为本地时间，并将其格式化为可读的日期和时间字符串。具体来说，它将 Unix 时间戳乘以 1000，将其转换为 JavaScript 中的日期对象，然后使用 toLocaleString() 方法将其转换为...

public $timestamps = false;

在 Laravel 框架中，Eloquent ORM 默认会自动维护模型的 created_at 和 updated_at 两个时间戳字段，以记录模型的创建和更新时间...而设置 $timestamps 属性为 false 则可以关闭这个功能，使得模型不再自动更新时间戳。

const checkList = ['9:00-10:00', '10:30-11:30', '13:00-14:00', '14:30-15:30', '16:00-17:00']; 定义一个函数求出两两相邻的时间戳

const timestamps = []; for (let i = 0; i < timeList.length - 1; i++) { const currentTime = timeList[i]; const nextTime = timeList[i + 1]; const currentTimestamp = currentTime.split('-')[1]; ...

def fifo(num_frames, pages): faults = 0 frames = [] for page in pages: if page not in frames: if len(frames) == num_frames: frames.pop(0) frames.append(page) faults += 1 return faults def lru(num_frames, pages): faults = 0 frames = [] timestamps = {} for page in pages: if page not in frames: if len(frames) == num_frames: # 找到最近最久未使用的页面，并将其从帧中删除 frames.pop(0) frames.append(page) faults += 1 # 更新页面的访问时间戳 frames.remove(page) frames.append(page) return faults pages = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 4, 5] num_frames = 3 print("FIFO算法：") 的设计思路

初始化时，frames和timestamps都为空，faults为0。 4. 遍历页面访问序列pages，对于每个页面page，如果它不在frames中，则将faults加1。如果frames已满，则需要找到最近最久未使用的页面，并将其从frames中删除。...

下面这串sql代码中如何将提取出的时间为24小时制UPDATE userbehavior SET date_time =dateadd(second,timestamps,’1970-1-1 08:00:00’)

这串 SQL 代码中，您可以使用 DATEPART() 函数来提取出时间的...这段代码会将时间转换成 24 小时制，并将时间加上 8 小时，因为时间戳是从 1970 年 1 月 1 日 UTC 时间开始算起的，而中国的时区比 UTC 时间早 8 小时。
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