D:\jianmo\prophet\.venv\Scripts\python.exe D:\jianmo\prophet\1.py 原始数据形状：(1974, 730) 缺失值分析报告： Empty DataFrame Columns: [缺失数量, 缺失比例(%)] Index: [] Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3805, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^ File "index.pyx", line 167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "index.pyx", line 196, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\\_libs\\hashtable_class_helper.pxi", line 7081, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\\_libs\\hashtable_class_helper.pxi", line 7089, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: '数值列1' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 78, in <module> processed_df = handle_missing(original_df) File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 51, in handle_missing '数值列1': df_cleaned['数值列1'].mean(), # 替换为实际列名 ~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 4102, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3812, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: '数值列1' 进程已结束，退出代码为 1

时间: 2025-07-16 18:07:33 浏览: 4
<think>好的，用户遇到了一个Python程序的错误，我需要仔细分析问题所在。首先，看一下用户提供的错误信息。程序在运行1.py时抛出了KeyError: '数值列1'，这表明在DataFrame中找不到名为“数值列1”的列。 用户的原始数据形状是(1974, 730)，说明有730列。但缺失值分析报告显示Empty DataFrame，可能是因为没有实际数据或者所有列都没有缺失值？不过更可能的是，在生成缺失值报告的时候，代码可能存在问题，导致无法正确识别缺失值，或者列名与实际不符。 接下来看错误堆栈，问题出现在handle_missing函数中的df_cleaned['数值列1'].mean()这一行。显然，代码中硬编码了“数值列1”作为列名，但实际数据中并没有这个列名，所以导致KeyError。 可能的原因有几个：1. 用户的数据列名与代码中的预设列名不符，比如实际列名可能不是“数值列1”，而是其他名称。2. 数据预处理步骤中可能修改了列名，或者原始数据本身就没有这个列。3. 数据加载时可能出现了问题，导致列名未被正确读取。 解决方案方面，用户需要检查数据中的实际列名，并修改代码中的列名引用。建议使用pandas的df.columns来查看所有列名，然后替换代码中的“数值列1”为实际的数值列名称。此外，处理缺失值的部分可能需要更通用的方法，比如遍历所有数值列进行填充，而不是硬编码特定列名。 另外，用户提到缺失值分析报告是空的，这可能意味着所有列确实没有缺失值，或者生成报告的方式有误。例如，可能在检查缺失值时，代码错误地过滤了结果，或者没有正确统计。但根据错误信息，主要问题还是KeyError，所以应优先解决列名不匹配的问题。 总结步骤：1. 检查数据中的实际列名，确认正确的数值列名称。2. 修改代码中的列名，替换“数值列1”为实际名称。3. 考虑使用更动态的方法处理多列，避免硬编码。4. 验证数据加载是否正确，确保列名被正确读取。</think>通过分析报错信息，可以按以下步骤解决问题： $$步骤一：理解错误根源$$ 报错显示 `KeyError: '数值列1'`，这说明代码尝试访问数据框中不存在的列。常见原因： 1. 原始数据中不存在名为"数值列1"的列 2. 列名存在中英文标点差异（如中文冒号 vs 英文冒号） 3. 数据预处理阶段意外删除了该列 $$步骤二：验证数据列名$$ 建议在代码中添加列名打印： ```python print("实际数据列名称:", original_df.columns.tolist()) ``` $$步骤三：修改列名引用$$ 假设实际列名为"value1"，应将代码中所有出现'数值列1'的位置替换为真实列名： ```python # 原错误代码 df_cleaned['数值列1'].mean() # 修改后（假设真实列名是value1） df_cleaned['value1'].mean() ``` $$步骤四：增强代码健壮性$$ 推荐使用动态列名处理方式： ```python # 自动选择数值型列 numeric_cols = df_cleaned.select_dtypes(include=['number']).columns for col in numeric_cols: df_cleaned[col].fillna(df_cleaned[col].mean(), inplace=True) ``` $$补充建议$$ 1. 原始数据维度为$1974 \times 730$，建议检查是否需要进行特征筛选 2. 缺失值报告为空可能说明： - 数据确实没有缺失值 - 检查代码中生成报告的逻辑是否正确 - 使用 `original_df.isnull().sum()` 直接验证 $$验证修改效果$$ 修改后再次运行，观察是否仍出现KeyError。若问题持续，建议提供前5行数据样例（`print(original_df.head().to_dict())`）以进一步诊断。
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syms x g=exp(x*sin(x)) ...xd = 1:0.05:3 yd = subs(g,x,xd) ezplot(t, [1,3]) hold on plot(xd, yd, r-. ) title( Taylor approximation vs. actual function ) legend( Taylor , Function )

D:\jianmo\prophet\.venv\Scripts\python.exe D:\jianmo\prophet\1.2.py Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\1.2.py", line 21, in <module> plt.plot(...) ~~~~~~~~^^^^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3827, in plot return gca().plot( ~~~~~~~~~~^ *args, ^^^^^^ ...<3 lines>... **kwargs, ^^^^^^^^^ ) ^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1779, in plot self.add_line(line) ~~~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 2401, in add_line self._update_line_limits(line) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 2424, in _update_line_limits path = line.get_path() File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 1038, in get_path self.recache() ~~~~~~~~~~~~^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 680, in recache y = _to_unmasked_float_array(yconv).ravel() ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\cbook.py", line 1355, in _to_unmasked_float_array return np.asarray(x, float) ~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^ TypeError: float() argument must be a string or a real number, not 'ellipsis' 进程已结束，退出代码为 1

错误追踪显示在File "D:\jianmo\prophet\1.2.py", line 21, in ，也就是第21行的plt.plot(...)。这里明显的问题是没有传递正确的参数给plot函数，因为...在Python中不是一个有效的数值类型，导致matplotlib在尝试...

D:\jianmo\prophet\.venv\Scripts\python.exe D:\jianmo\prophet\1.py Importing plotly failed. Interactive plots will not work. 程序执行出错：The 'low_memory' option is not supported with the 'python' engine 建议检查： 1. 数据路径是否正确 2. 数据是否包含'ds'和'y'列 3. 使用print(df.head())验证数据格式 进程已结束，退出代码为 0

好的，用户遇到了一个错误，提示“The 'low_memory' option is not supported with the 'python' engine”，然后进程退出了。我需要分析这个问题，并给出解决方案。 首先，用户运行的代码在数据加载时使用了pd....

D:\jianmo\prophet\.venv\Scripts\python.exe D:\jianmo\prophet\1.py Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 34, in load_data print("\u2705 数据加载成功") ~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\u2705' in position 0: illegal multibyte sequence During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 133, in <module> raw_df = load_data(FILE_PATH) File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 37, in load_data print(f"\u274c 文件加载失败：{str(e)}") ~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\u274c' in position 0: illegal multibyte sequence 进程已结束，退出代码为 1

嗯，用户遇到了一个Python脚本的编码错误。首先，我要理解错误信息。错误提示是UnicodeEncodeError，涉及到'gbk'编解码器无法编码字符'\u2705'和'\u274c'。这说明在打印这些Unicode字符时，控制台使用的编码不支持...

D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 21407 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-539F}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 22987 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-59CB}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 24067 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5E03}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 65288 (\N{FULLWIDTH LEFT PARENTHESIS}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 21069 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-524D}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 21015 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5217}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:40: UserWarning: Glyph 65289 (\N{FULLWIDTH RIGHT PARENTHESIS}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.tight_layout() D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 21407 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-539F}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 22987 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-59CB}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 20998 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5206}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 24067 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5E03}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 65288 (\N{FULLWIDTH LEFT PARENTHESIS}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 21069 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-524D}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 21015 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5217}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图 D:\jianmo\prophet\1.2.py:41: UserWarning: Glyph 65289 (\N{FULLWIDTH RIGHT PARENTHESIS}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r’D:\jianmo\original_distribution.png’) # 保存原始分布图

plt.title("原始数据分布（训练前序列）") # 测试中文显示 plt.tight_layout() # 保存时使用英文括号 plt.savefig(r'D:\jianmo\original_distribution.png') plt.close() $\textbf{验证步骤}$： 1. 运行后...

D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 21407 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-539F}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 22987 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-59CB}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 31665 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7BB1}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 22411 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-578B}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\jianmo\prophet\1.2.py:55: UserWarning: Glyph 22270 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-56FE}) missing from font(s) DejaVu Sans. plt.savefig(r'D:\jianmo\original_boxplot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 21407 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-539F}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 22987 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-59CB}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 25968 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-6570}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 25454 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-636E}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 31665 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7BB1}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 22411 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-578B}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self) D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py:126: UserWarning: Glyph 22270 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-56FE}) missing from font(s) DejaVu Sans. FigureCanvasAgg.draw(self)

另外，用户提到保存图片到D:\jianmo\original_boxplot.png，路径中包含中文目录“jianmo”（建模），但问题中的警告是关于字符缺失，而不是路径问题，所以主要问题还是字体配置。 可能的解决步骤是： - 检查用户的...

Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\1.2.py", line 41, in <module> plt.show() ~~~~~~~~^^ File "D:\jianmo\prophet\.venv\Lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 614, in show return _get_backend_mod().show(*args, **kwargs) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 41, in __call__ manager.show(**kwargs) ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^ File "D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 144, in show self.canvas.show() ~~~~~~~~~~~~~~~~^^ File "D:\PyCharm 2024.1.1\plugins\python\helpers\pycharm_matplotlib_backend\backend_interagg.py", line 85, in show buffer = self.tostring_rgb() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'. Did you mean: 'tostring_argb'?

C:\Users\<YourUsername>\AppData\Roaming\JetBrains\PyCharm2024.1 3. 重新安装最新版PyCharm --- ### **原理说明** PyCharm通过pycharm_matplotlib_backend实现图形内嵌显示，但某些版本会出现API不匹配...

Traceback (most recent call last): File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 144, in <module> visualize_missing(raw_df) ~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^ File "D:\jianmo\prophet\1.py", line 92, in visualize_missing print("\n\U0001f50d 缺失分布热力图已保存为 missing_pattern.png") ~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character '\U0001f50d' in position 2: illegal multibyte sequence

用户是在Windows环境下运行脚本，因为错误提示中的路径是"D:\jianmo\prophet\1.py"，这明显是Windows的路径格式。而Windows的cmd或PowerShell默认使用GBK编码，所以当输出到控制台时，遇到不支持的字符就会报错。 ...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以将地面点坐标反算其原始航片对应的像素行列号

要将地面点坐标反算其原始航片对应的像素行列号，需要进行如下修改： 1. 在SpiralIterator类中添加一个方法，名为get_pixel_coords(self, x_geo, y_geo)，用于将地面点的地理坐标转换为像素坐标。 2. 在get()...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以用共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航片中的像素值行列号( r,c),当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当原始航片该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽

python import gdal import numpy as np class SpiralIterator: def __init__(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0] # 第一个元素是行数 ...

from osgeo import gdal import numpy as np class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么改可以)依据共线方程将地面点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽。

out_ds = driver.Create('path/to/output.tif', img1.shape[1], img1.shape[0], 1, gdal.GDT_Byte) out_ds.SetGeoTransform(img1_data.GetGeoTransform()) out_band = out_ds.GetRasterBand(1) out_band.WriteArray...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码怎么修改可以根据共线方程将地面点坐标x,y,z反算其在原始航带对应的像素行列号，点(X,Y,Z)反算其在原始航 片中的像素值行列号( r,c),当 img1 该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 img1 该( r,c) 位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此 点位被遮蔽

1. 在SpiralIterator类中添加一个新的方法get_pixel_position(self, x, y, z)，用于根据共线方程将地面点坐标x,y,z反算其在原始航带对应的像素行列号。 2. 在get方法中调用get_pixel_position方法，得到地面点在...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0] #第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1] #第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height col = int((x - dsm_data.GetGeoTransform()[0]) / dsm_data.GetGeoTransform()[1]) row = int((y - dsm_data.GetGeoTransform()[3]) / dsm_data.GetGeoTransform()[5]) z = val self.iteSize += 1 return x, y, z, row, col dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z, row, col = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}) ({row},{col}):{z}')这段代码怎么改可以当原始航片该位置像素值为 0 值,修改其像素值为 255,当 原始航片该位置像素值为 255 时,说明此点已被占用,则对地面点(X,Y,Z)标记此点位被遮蔽

python class SpiralIterator: def __init__(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0] #第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1...

Traceback (most recent call last): File "D:\study\jianmo\data\chinese_text_cnn-master\chinese_text_cnn-master\main.py", line 3, in <module> import torchtext.data as data File "D:\Python\Lib\site-packages\torchtext\__init__.py", line 18, in <module> from torchtext import _extension # noqa: F401 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\torchtext\_extension.py", line 64, in <module> _init_extension() File "D:\Python\Lib\site-packages\torchtext\_extension.py", line 58, in _init_extension _load_lib("libtorchtext") File "D:\Python\Lib\site-packages\torchtext\_extension.py", line 50, in _load_lib torch.ops.load_library(path) File "D:\Python\Lib\site-packages\torch\_ops.py", line 1357, in load_library ctypes.CDLL(path) File "D:\Python\Lib\ctypes\__init__.py", line 379, in __init__ self._handle = _dlopen(self._name, mode) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。

建议用户使用conda或venv创建新环境，并在其中安装正确版本的torch和torchtext。 还可能存在系统依赖项缺失，比如某些C++运行库。Windows系统可能需要安装VC++ Redistributable，或者CUDA工具包，特别是如果使用GPU...
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化学结构式手写识别的第三方 API

<think>好的，我需要帮助用户找到能够识别化学结构式手写输入的第三方API。首先，用户的需求是化学结构式的手写识别，这比一般的文字识别复杂，因为化学结构式包含复杂的图形和符号，比如环状结构、键线式等。我需要先了解有哪些API支持这种专门的识别功能。 首先，我应该回忆一下常见的OCR（光学字符识别）服务，比如Google Cloud Vision API、Microsoft Azure Computer Vision，但这些可能主要用于普通文字或简单图形的识别，可能无法处理化学结构式。需要更专业的工具。 接下来，考虑化学信息学或化学领域的特定工具。比如ChemDraw有强大的结构式识别功