D:\annaconda\python.exe C:\Users\竹石子\Desktop\电工杯\deepseek_python_20250523_77122d.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\竹石子\Desktop\电工杯\deepseek_python_20250523_77122d.py", line 211, in <module> best_routes, best_cost, dist_matrix = multi_type_simulated_annealing( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\竹石子\Desktop\电工杯\deepseek_python_20250523_77122d.py", line 142, in multi_type_simulated_annealing routes, dist_matrix = generate_initial_routes(coords, weights, vehicle_params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\竹石子\Desktop\电工杯\deepseek_python_20250523_77122d.py", line 36, in generate_initial_routes dist_matrix = squareform(pdist(coords)) ^^^^^^^^^^^^^ File "D:\annaconda\Lib\site-packages\scipy\spatial\distance.py", line 2180, in pdist return pdist_fn(X, out=out, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: Unsupported dtype object 进程已结束，退出代码为 1 根据报错纠正上一代码

从错误信息来看，问题出在 `pdist` 函数的调用上。具体来说，`ValueError: Unsupported dtype object` 表明传递给 `pdist` 的数据类型为 `object`，而 `pdist` 只支持数值类型的数组（如 `float` 或 `int`）。这通常是由于输入数据中存在非数值类型的数据导致的。 --- ### **问题分析** 1. **错误来源**： - `coords` 是通过 `pd.read_excel` 读取的坐标数据，可能包含非数值类型（如空值、字符串等）。 - 在调用 `pdist` 之前，需要确保 `coords` 是一个纯数值类型的二维数组。 2. **解决方案**： - 检查并清理 `coords` 数据，确保其为纯数值类型。 - 使用 `numpy` 的 `astype` 方法将数据转换为浮点数类型。 --- ### **修复后的代码** 以下是修复后的代码片段： ```python import numpy as np from scipy.spatial.distance import pdist, squareform def generate_initial_routes(coords: np.ndarray, weights: np.ndarray, vehicle_params: dict): """生成初始路径""" try: # 确保 coords 是浮点数类型 coords = np.array(coords, dtype=np.float64) # 计算距离矩阵 dist_matrix = squareform(pdist(coords)) # 初始化变量 routes = {k: [] for k in vehicle_params} unassigned = {k: [] for k in vehicle_params} # 根据垃圾类型筛选未分配点 for k in vehicle_params: unassigned[k] = [i + 1 for i in range(len(weights)) if weights[i][k - 1] > 0] # 构建初始路径 for k in vehicle_params: Q = vehicle_params[k]['Q'] while unassigned[k]: route = [] load = 0 current = 0 # 仓库 while True: # 筛选可服务的候选点 candidates = [ p for p in unassigned[k] if (load + weights[p - 1][k - 1] <= Q) ] if not candidates: break # 选择最近的候选点 next_point = min(candidates, key=lambda p: dist_matrix[current][p]) route.append(next_point) load += weights[next_point - 1][k - 1] unassigned[k].remove(next_point) current = next_point if route: routes[k].append(route) return routes, dist_matrix except Exception as e: print(f"生成初始路径时发生错误: {e}") raise ``` --- ### **解释** 1. **数据类型检查与转换**： - 使用 `np.array(coords, dtype=np.float64)` 将 `coords` 转换为浮点数类型，确保 `pdist` 可以正常计算距离。 - 如果原始数据中存在非数值类型（如空值或字符串），转换时会抛出异常，提示用户数据存在问题。 2. **距离矩阵计算**： - `pdist(coords)` 计算两两之间的距离，并返回一个压缩形式的距离向量。 - `squareform(pdist(coords))` 将压缩形式的距离向量转换为对称的距离矩阵。 3. **路径构建逻辑**： - 遍历每种车辆类型，根据垃圾类型筛选出符合条件的点。 - 使用贪心算法构建初始路径，优先选择最近的点进行分配。 --- ### **完整调用示例** 以下是一个完整的调用示例，展示如何加载数据并生成初始路径： ```python import pandas as pd import os def read_multi_type_data(coord_file, weight_file): """读取多类型垃圾数据""" try: # 检查文件是否存在 if not os.path.exists(coord_file): raise FileNotFoundError(f"文件 {coord_file} 不存在，请检查路径！") if not os.path.exists(weight_file): raise FileNotFoundError(f"文件 {weight_file} 不存在，请检查路径！") # 动态读取坐标数据 coords_df = pd.read_excel(coord_file, sheet_name=0, skiprows=1, usecols='A:D') coords = coords_df.iloc[:, 1:3].values # 动态读取垃圾量数据 weights_df = pd.read_excel(weight_file, header=0) weights = weights_df.values # 车辆参数 vehicle_params = { 1: {'Q': 8, 'type': '厨余垃圾'}, 2: {'Q': 6, 'type': '可回收物'}, 3: {'Q': 3, 'type': '有害垃圾'}, 4: {'Q': 10, 'type': '其他垃圾'} } return coords, weights, vehicle_params except Exception as e: print(f"读取文件时发生错误: {e}") raise if __name__ == '__main__': try: # 加载数据 coord_file = '附件1.xlsx' weight_file = '附件3.xlsx' coords, weights, vehicle_params = read_multi_type_data(coord_file, weight_file) # 生成初始路径 routes, dist_matrix = generate_initial_routes(coords, weights, vehicle_params) print("初始路径生成成功！") except Exception as e: print(f"程序运行时发生错误: {e}") ``` --- ### **相关问题**