ikdtree.flatten(ikdtree.Root_Node, ikdtree.PCL_Storage, NOT_RECORD);
时间: 2024-06-15 09:06:29 浏览: 13
ikdtree.flatten()是一个函数,它的作用是将dtree中的节点展开并存储到一个CL(Point Cloud Library)数据结构中具体来说,它接受三个参数:Root_Node表示ikdtree的根节点,PCL_Storage表示用于存储展开后节点的PCL数据结构,NOT_RECORD表示是否记录节点的索引。
开ikdtree的过程是通过递实现的。首先,函数会检查当前节点是否为空,如果为空则返回。然后,函数会当前节点的数据存储到PCL_Storage中。接下来,函数会递归调用自身来处理当前节点的左子树和右子树。
展开ikdtree的目的为了方便后续对节点进行遍和操作。通过将节点展开并存储到PCL数据结构中,我们可以更方便地使用PCL库提供的功能来处理和分析节点数据。
相关问题
record.p_signal.flatten()报错
这个错误可能是因为 `record` 对象中的信号数组的维度不正确。`record.p_signal` 是一个 Numpy 数组,它应该是一个二维数组,其中第一维表示时间轴,第二维表示信号轴。如果该数组维度不正确,使用 `flatten()` 函数将会抛出异常。
你可以使用 `record.p_signal.shape` 查看该数组的维度信息,以便找到问题所在。另外,你也可以使用 `np.ravel(record.p_signal)` 代替 `record.p_signal.flatten()` 来将信号数组展平,这两个函数的效果是相同的。
data = np.ndarray.flatten(record.p_signal)报错
这个错误可能是因为record.p_signal不是numpy数组,而是其他类型的数据结构。您可以尝试使用以下代码将其转换为numpy数组,然后再使用np.ndarray.flatten()函数:
```python
import numpy as np
# 将record.p_signal转换为numpy数组
p_signal_np = np.array(record.p_signal)
# 将numpy数组展平
data = np.ndarray.flatten(p_signal_np)
```
如果仍然出现错误,请检查record.p_signal的类型,确保它是一个numpy数组。