df = pd.read_csv('file.csv') age = {tuple(list(df['Age']))} def Agelevel (age): if age<18: return '幼儿、少儿、青少年' elif age>=18&age<46: return '青年人' elif age>=46&age<70: return '中年人' elif age>=70: return '老年人' Agelevel (age--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /var/folders/39/3bxxf1yn5wgbpn4fy8gx_3nc0000gn/T/ipykernel_1199/3714204000.py in <module> 10 elif age>=70: 11 return '老年人' ---> 12 Agelevel (age) /var/folders/39/3bxxf1yn5wgbpn4fy8gx_3nc0000gn/T/ipykernel_1199/3714204000.py in Agelevel(age) 2 age = {tuple(list(df['Age']))} 3 def Agelevel (age): ----> 4 if age<18: 5 return '幼儿、少儿、青少年' 6 elif age>=18&age<46: TypeError: '<' not supported between instances of 'set' and 'int'怎么解决

这个错误是因为你将 age 定义为了一个 set 类型的变量，而 set 类型不支持与 int 类型的比较运算符。你需要将 age 定义为一个 int 类型的变量，或者从 df 中提取一个 int 类型的列作为 age 变量。你可以按照下面的代码进行修改：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('file.csv')
age = df['Age'].tolist()

def Agelevel(age):
    if age < 18:
        return '幼儿、少儿、青少年'
    elif age >= 18 and age < 46:
        return '青年人'
    elif age >= 46 and age < 70:
        return '中年人'
    elif age >= 70:
        return '老年人'

Agelevel(age)

这里将 age 定义为一个列表，其中元素为 df 中 Age 列的值。然后在 Agelevel 函数中，直接使用 age 变量进行比较即可。注意，Python 中的逻辑运算符 and 和 or 要使用英文字符，即 and 和 or，而不是中文字符。

相关问题

修改如下代码使其能够运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull import pyntcloud def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT1 = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ1 = np.transpose(XYZT1) LAB1 = colour.XYZ_to_Lab(XYZ1) cloud = pyntcloud.PyntCloud(LAB1) cloud.estimate_normals() surface = cloud.extract_surface() ax.scatter(surface[:,1], surface[:,2], surface[:,0], c=df1_c) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB1[:,1], LAB1[:,2], LAB1[:,0], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

这段代码存在一些问题，主要是在load_data_and_plot_scatter函数中，scatter函数需要传入的是x、y、z三个维度的坐标，但是代码中传入的是Lab色彩空间的a*、b*、L三个维度的坐标，需要进行转换。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import cv2
import open3d as o3d
from skimage import color
import colour
from scipy.spatial import ConvexHull
import pyntcloud

def convert_data(data):
    res=[]
    data=data.tolist()
    for d in data:
        res.append(tuple(d))
    # print(res)
    return res

def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"):
    df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]]
    
    X1 = df1["X"].values
    Y1 = df1["Y"].values
    Z1 = df1["Z"].values
    
    df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0
    
    XYZT1 = np.array([X1,Y1,Z1])
    XYZ1 = np.transpose(XYZT1)
    LAB1 = colour.XYZ_to_Lab(XYZ1)
    
    cloud = pyntcloud.PyntCloud(LAB1)
    cloud.estimate_normals()
    surface = cloud.extract_surface()
    
    # 将Lab坐标转换为x、y、z坐标
    X = surface[:, 0]
    Y = surface[:, 1]
    Z = surface[:, 2]
    
    # 创建一个 3D 坐标
    fig = plt.figure()
    ax = plt.axes(projection='3d')
    
    # 绘制散点图
    ax.scatter(X, Y, Z, c=df1_c)
    
    # 设置坐标轴标签
    ax.set_xlabel('X Label')
    ax.set_ylabel('Y Label')
    ax.set_zlabel('Z Label')
    
    # 显示图形
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    load_data_and_plot_scatter()

其中，我们在scatter函数中传入了转换后的x、y、z坐标，同时在坐标轴标签中也进行了修改，方便阅读。

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if __name__ == '__main__': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

这段代码定义了一个名为 `cell_counter` 的函数，它接受一个参数 `image` 以及一个可选参数 `min_area`，默认值为 20。该函数的作用是对传入的图像进行细胞计数，并将计数结果存储在一个 Pandas DataFrame 中。具体的实现过程如下：

1. 创建一个空的 DataFrame `df`。
2. 使用 OpenCV 中的 `cv2.imread()` 函数读取图像。
3. 将图像从 BGR 色彩空间转换为灰度色彩空间，使用 `cv2.cvtColor()` 函数实现。
4. 对灰度图像进行二值化处理，使用 `cv2.threshold()` 函数实现。
5. 对二值化图像进行形态学开运算操作，使用 `cv2.morphologyEx()` 函数实现。
6. 使用 Scikit-image 中的 `ndi.distance_transform_edt()` 函数计算距离变换图像，表示像素到离它们最近的背景像素的距离。
7. 使用 Scikit-image 中的 `peak_local_max()` 函数从距离变换图像中寻找峰值点，作为细胞的中心点。
8. 使用 Scikit-image 中的 `watershed()` 函数基于距离变换图像和峰值点进行分水岭分割，将细胞区域分割出来。
9. 对于每个细胞区域，计算其面积，并存储在 `labels_area` 列表中。
10. 统计 `labels_area` 列表中的元素个数，即为细胞数量，存储在 `cell_num` 变量中。
11. 将 `(file_path, cell_num)` 存储在一个新的 DataFrame 中，并将该 DataFrame 追加到 `df` 中。
12. 打印 `df`。
13. 如果作为脚本运行，则遍历指定路径下的所有图像文件，调用 `cell_counter()` 函数，并将结果存储在一个名为 `1.xlsx` 的 Excel 文件中。

该函数的实现比较复杂，涉及到了多个图像处理库的函数。其中，Scikit-image 是一个常用的图像处理库，提供了许多常用函数和算法，可以方便地实现许多图像处理任务。