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AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'split'

时间: 2023-06-22 22:19:12 浏览: 269
这个错误通常是因为你尝试从一个文本文件对象上调用split()方法，而文本文件对象并不支持该方法。要解决此问题，可以使用read()方法读取文本文件的内容并将其存储在一个字符串变量中，然后对该字符串变量调用split()方法。例如： ``` with open('myfile.txt', 'r') as f: contents = f.read() words = contents.split() ``` 在这个示例中，我们首先使用`with open()`语句打开一个名为'myfile.txt'的文本文件并将其赋值给变量f。然后，我们使用f.read()方法读取文件的内容并将其存储在变量contents中。最后，我们对contents变量调用split()方法来获取文件中的单词列表。
相关问题

AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'spilt'

这个错误是因为你尝试在一个文件对象上调用 `split()` 方法，但是文件对象并没有该方法。你需要先将文件对象中的内容读取出来，然后再对其进行分割。你可以使用 `read()` 方法读取文件内容并将其存储在一个字符串变量中，然后再对该字符串变量进行分割。例如： ``` with open('filename.txt', 'r') as f: content = f.read() words = content.split() ``` 这样就可以将文件内容读取出来并按照空格分割成单词存储在列表 `words` 中。

'_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'split'

引用\[1\]:根据您提供的引用内容，问题中的错误信息"'_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'split'"是在使用Python的_io.TextIOWrapper对象时出现的。这个错误提示表明在_io.TextIOWrapper对象上没有split属性。根据Python官网的文档，_io.TextIOWrapper是一个用于包装文本文件的类，它提供了对文件的读写操作。根据错误信息，可能是在对该对象进行split操作时出现了问题。 要解决这个问题，您可以检查您的代码中对_io.TextIOWrapper对象的使用。首先，确保您正确地创建了_io.TextIOWrapper对象，并且在使用split方法之前对其进行了正确的初始化。其次，确保您正在对一个字符串进行split操作，而不是对_io.TextIOWrapper对象进行操作。如果您确定代码中没有错误，那么可能是您使用的Python版本不支持split方法。根据引用\[1\]中提到的，softspace属性在Python3.0以上版本中可能已经被移除了，因此，如果您使用的是Python3.0以上的版本，您可以尝试切换到Python2.7版本来查看是否能够正常执行。您可以使用命令行中的"py -2"来切换到Python2.7版本。如果您的系统中没有安装Python2版本，您需要先安装Python2，并且可以同时安装Python2和Python3，然后使用"py -2"和"py -3"来实现版本切换。 总结回答您的问题，错误信息"'_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'split'"表明在对_io.TextIOWrapper对象进行split操作时出现了问题。您可以检查代码中对_io.TextIOWrapper对象的使用，并确保正确初始化和操作该对象。如果问题仍然存在，您可以尝试切换到Python2.7版本来查看是否能够解决问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [AttributeError: ‘_io.TextIOWrapper‘ object has no attribute ‘softspace](https://blog.csdn.net/qq_44176343/article/details/118703692)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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>>> import docx >>> f=open("H:/abc.docx") >>> text=[] >>> for para in f.paragraphs: ... text.extend(para.text.split(',')) ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'paragraphs' >>>

根据你提供的代码，出现这个错误的原因是你打开的文件...然后，我们可以使用text属性获取每个段落中的文本内容，并使用split()函数将文本内容按照逗号分割成一个列表。最后，我们将这个列表添加到text列表中。

Traceback (most recent call last): File "d:\vscode\duoyuyan\bidui1", line 131, in <module> file.wwritelines(texts_list) ^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'wwritelines'. Did you mean: 'writelines'?

### Python AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'wwritelines' 解决方案 错误信息 AttributeError: '_io.TextIOWrapper' object has no attribute 'wwritelines' 表明代码中尝试调用的...

table_data = styled_df.render() AttributeError: 'Styler' object has no attribute 'render'

[(highlight_greater_than_80(pd.Series([val]))[idx][col].split(':')[1].strip(';') if ':' in str(highlight_greater_than_80(pd.Series([val]))[idx][col]) else 'white' for col, val in enumerate(row)] ...

AttributeError: 'Image' object has no attribute 'get_channel'

在图像处理中，'Image' object has no attribute 'get_channel'错误通常发生在尝试使用不兼容的方法获取图像通道时。根据引用[1]和[2]，这是OpenCV环境中常见的问题。下面我将详细解释解决方案： ## 问题原因分析...

AttributeError: 'Atoms' object has no attribute 'select'.from ase.io import read, write from ase.io.cif import write_cif import os # 读取每个POSCAR文件，筛选出C原子并创建CIF文件 for filename in os.listdir('.'): if filename.startswith('POSCAR'): atoms = read(filename) c_atoms = atoms.select('C') del_atoms = atoms.select('Fe') atoms.remove_atoms(del_atoms) write_cif('{}.cif'.format(filename.split('.')[0]), atoms=atoms, atoms_per_site=len(atoms)).

write_cif('{}.cif'.format(filename.split('.')[0]), atoms=atoms, atoms_per_site=len(atoms)) 这个代码示例中，我们使用了列表推导式来筛选出 C 原子和 Fe 原子。然后，我们使用 new_array 方法来更新 ...

import math import os import struct from argparse import ArgumentParser import av import numpy as np import open3d as o3d import rosbag import yaml from sensor_msgs import point_cloud2 import subprocess from protoc.octopudata_localizationinfo_pb2 import LocalizationInfoFrame, LocalizationInfo from protoc.octopudata_trackedobject_pb2 import TrackedObjectFrame, Object, TrackedObject from protoc.octopusdata_controlcommand_pb2 import CommandFrame, ControlCommand from protoc.octopusdata_gnss_pb2 import GnssPoint, GnssPoints from protoc.octopusdata_plantrajectory_pb2 import Trajectory, TrajectoryPoint, PlanTrajectory from protoc.octopusdata_predictionobstacles_pb2 import PerceptionObstacle, \ Obstacle, PredictionTrajectory, PathPoint, PredictionObstacles from protoc.octopusdata_routingpath_pb2 import RoutingPath, Path, Point, RoutingFrames from protoc.octopusdata_vehicleinfo_pb2 import VehicleFrame, VehicleInfo av.logging.set_level(av.logging.PANIC) codec_ctx = av.codec.Codec('hevc','r') h265_code = codec_ctx.create() class Pose: def __init__(self, q0, q1, q2, q3, x, y, z): self.q0 = q0 self.q1 = q1 self.q2 = q2 self.q3 = q3 self.x = x self.y = y self.z = z def get_ts(secs, nsecs): return int(secs * 1000 + nsecs / 1000000) def get_modulo(x, y, z): return math.sqrt(x * x + y * y + z * z) def yaw_from_quaternions(w, x, y, z): a = 2 * (w * z + x * y) b = 1 - 2 * (y * y + z * z) return math.atan2(a, b) def pose_has_nan(p): return math.isnan(p.x) or math.isnan(p.y) or math.isnan(p.z) or \ math.isnan(p.q0) or math.isnan(p.q1) or math.isnan(p.q2) or \ math.isnan(p.q3) def get_t(q0, q1, q2, q3, x, y, z): aa = 1 - 2 * (q2 * q2 + q3 * q3) ab = 2 * (q1 * q2 - q0 * q3) ac = 2 * (q1 * q3 + q0 * q2) ba = 2 * (q1 * q2 + q0 * q3) bb = 1 - 2 * (q1 * q1 + q3 * q3) bc = 2 * (q2 * q3 - q0 * q1) ca = 2 * (q1 * q3 - q0 * q2) cb = 2 * (q2 * q3 + q0 * q1) cc = 1 - 2 * (q1 * q1 + q2 * q2) t = np.mat([[aa, ab, ac, x], [ba, bb, bc, y], [ca, cb, cc, z], [0, 0, 0, 1]]) return t def get_label(perception_typ, subtype): if perception_typ == 3: return 'Pedestrian' elif perception_typ == 4: return 'Bi_Tricycle' elif perception_typ == 5: if subtype == 5: return 'Truck' elif subtype == 6: return 'Bus' else: return 'Car' else: return 'unknow' def main(args): for file in os.listdir(args.input): if file.endswith('.bag'): bag_path = os.path.join(args.input, file) bag = rosbag.Bag(bag_path, "r") output_dir = os.getenv('output_dir') if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_74')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_74')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_73')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_73')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_72')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_72')) if not os.path.exists(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_71')): os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_71')) routes = [] controls = [] plans = [] preds = [] gnss = [] vehs = [] locs = [] objs = [] ego_pose = None has_camera_71 = False has_camera_72 = False has_camera_73 = False has_camera_74 = False has_lidar_A4 = False has_lidar_B2 = False has_radar_0 = False has_radar_3 = False lidar_num = 0 image_num = 0 radar_num = 0 for topic, msg, t in bag.read_messages(): time_stamp = int(t.to_sec() * 1000) # 以 rosbag 时间戳（t）为基准，转换为 13 位时间戳 if topic == '/innoPtClound_A4': ### 图达通 时间辍应该是13位数字，图达通雷达8位，华为96线6位 # file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_A4', '{}.pcd'.format(time_stamp)) # print(file_path) # 提取点云数据，包括 x, y, z points = list(point_cloud2.read_points(msg, field_names=["x", "y", "z", "intensity"], skip_nans=True)) if points: # 转换为 numpy 数组，添加 intensity, ring, timestamp 字段 np_points = np.array(points) # (N, 3), 包含 x, y, z # 转换为 Open3D 格式点云 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np_points[:, :3]) # x, y, z pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.tile(np_points[:, 3:4] / np_points[:, 3:4].max(), (1, 3))) # 用 intensity 作为灰度颜色 o3d.io.write_point_cloud(file_path, pcd) lidar_num += 1 has_lidar_A4 = True elif topic == '/innoPtClound_B2': ### 图达通 # file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'innoPtClound_B2', '{}.pcd'.format(time_stamp)) # print(file_path) # 提取点云数据，包括 x, y, z points = list(point_cloud2.read_points(msg, field_names=["x", "y", "z", "intensity"], skip_nans=True)) if points: # 转换为 numpy 数组，添加 intensity, ring, timestamp 字段 np_points = np.array(points) # (N, 3), 包含 x, y, z # 转换为 Open3D 格式点云 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(np_points[:, :3]) # x, y, z pcd.colors = o3d.utility.Vector3dVector(np.tile(np_points[:, 3:4] / np_points[:, 3:4].max(), (1, 3))) # 用 intensity 作为灰度颜色 o3d.io.write_point_cloud(file_path, pcd) lidar_num += 1 has_lidar_B2 = True elif topic == 'mdc_camera_instance_74': ### 相机 时间辍应该是13位数字 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_74', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_74 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == 'mdc_camera_instance_73': ### 相机 时间辍应该是13位数字 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_73', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_73 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == 'mdc_camera_instance_72': ### 相机 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_72', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_72 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == 'mdc_camera_instance_71': ### 相机 # time_stamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000) file_path = os.path.join(output_dir, 'mdc_camera_instance_71', '{}.jpg'.format(time_stamp)) packet = av.packet.Packet(msg.data) try: out = h265_code.decode(packet) for frame in out: if frame.format.name != 'rgb24': frame = frame.reformat(format='rgb24') img = frame.to_image() img.save(file_path) image_num += 1 has_camera_71 = True except Exception as e: print("{} frame can not trans to jpg".format(time_stamp), e) elif topic == '/radar_track_array_0': ### 大陆408 时间辍应该是13位数字 # file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_0', '{}.pcd'.format(time_stamp)) points = [] for track in msg.trackList: x, y, z = track.x, track.y, track.z vx, vy, ax, ay = track.vx, track.vy, track.ax, track.ay rcs, snr, yawRate = track.rcs, track.snr, track.yawRate obj_id, trackType, lifetime = track.id, track.trackType, track.lifetime # 过滤无效点 if np.isnan(x) or np.isnan(y) or np.isnan(z): continue points.append([x, y, z, vx, vy, ax, ay, rcs, snr, yawRate, obj_id, trackType, lifetime]) if not points: print("没有有效点云数据") continue points = np.array(points) # **写入 PCD 文件** with open(file_path, 'w') as f: # **写入 PCD 头部** f.write("# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\n") f.write("VERSION 0.7\n") f.write(f"FIELDS x y z vx vy ax ay rcs snr yawRate id trackType lifetime\n") f.write("SIZE 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4\n") f.write("TYPE F F F F F F F F F F I I I\n") # F = float, I = int f.write("COUNT 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1\n") f.write(f"WIDTH {points.shape[0]}\n") f.write("HEIGHT 1\n") f.write("VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0\n") f.write(f"POINTS {points.shape[0]}\n") f.write("DATA ascii\n") # **写入点云数据** np.savetxt(f, points, fmt="%.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %d %d %d") radar_num += 1 has_radar_0 = True elif topic == '/radar_track_array_3': ### 大陆408 # file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3', '{}.pcd'.format(int(msg.header.stamp.secs * 1000 + # msg.header.stamp.nsecs / 1000000))) file_path = os.path.join(output_dir, 'radar_track_array_3', '{}.pcd'.format(time_stamp)) points = [] for track in msg.trackList: x, y, z = track.x, track.y, track.z vx, vy, ax, ay = track.vx, track.vy, track.ax, track.ay rcs, snr, yawRate = track.rcs, track.snr, track.yawRate obj_id, trackType, lifetime = track.id, track.trackType, track.lifetime # 过滤无效点 if np.isnan(x) or np.isnan(y) or np.isnan(z): continue points.append([x, y, z, vx, vy, ax, ay, rcs, snr, yawRate, obj_id, trackType, lifetime]) if not points: print("没有有效点云数据") continue points = np.array(points) # **写入 PCD 文件** with open(file_path, 'w') as f: # **写入 PCD 头部** f.write("# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\n") f.write("VERSION 0.7\n") f.write(f"FIELDS x y z vx vy ax ay rcs snr yawRate id trackType lifetime\n") f.write("SIZE 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4\n") f.write("TYPE F F F F F F F F F F I I I\n") # F = float, I = int f.write("COUNT 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1\n") f.write(f"WIDTH {points.shape[0]}\n") f.write("HEIGHT 1\n") f.write("VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0\n") f.write(f"POINTS {points.shape[0]}\n") f.write("DATA ascii\n") # **写入点云数据** np.savetxt(f, points, fmt="%.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %.6f %d %d %d") radar_num += 1 has_radar_3 = True elif topic == '/routing/routing_response_viz': rv = RoutingPath() rv.timestamp = int(t.secs * 1000 + t.nsecs / 1000000) rv.stamp_secs = t.secs rv.stamp_nsecs = t.nsecs mark_list = list() for mark in msg.markers: path_pb = Path() path_pb.id = mark.id point_list = [] for point in mark.points: point_pb = Point() point_pb.x = point.x point_pb.y = point.y point_pb.z = point.z point_list.append(point_pb) path_pb.path_point.extend(point_list) mark_list.append(path_pb) rv.routing_path_info.extend(mark_list) routes.append(rv) elif topic == '/holo/ControlCommand': cf = CommandFrame() cf.timestamp = int(t.secs * 1000 + t.nsecs / 1000000) cf.stamp_secs = t.secs cf.stamp_nsecs = t.nsecs cf.acceleration = msg.acceleration cf.front_wheel_angle = msg.front_wheel_angle cf.gear = msg.gear controls.append(cf) elif topic == '/planning/trajectory': tj = Trajectory() tj.timestamp = int(t.secs * 1000 + t.nsecs / 1000000) tj.stamp_secs = t.secs tj.stamp_nsecs = t.nsecs p_list = [] for point in msg.trajectory_points: p = TrajectoryPoint() p.x = point.path_point.point.x p.y = point.path_point.point.y p.z = point.path_point.point.z p.theta = point.path_point.theta p.kappa = point.path_point.kappa p.v = point.v p.a = point.a p.relative_time = point.relative_time p_list.append(p) tj.trajectory_points.extend(p_list) plans.append(tj) elif topic == '/prediction/prediction_obstacles': tr_pb = PerceptionObstacle() tr_pb.timestamp = int(msg.header.stamp.secs * 1000 + msg.header.stamp.nsecs / 1000000) tr_pb.stamp_secs = msg.header.stamp.secs tr_pb.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs obj_list = list() for obj in msg.prediction_obstacle: ob_pb = Obstacle() ob_pb.obstacle_timestamp = int(obj.timestamp * 1000) ob_pb.id = obj.perception_obstacle.id ob_pb.x = obj.perception_obstacle.position.x ob_pb.y = obj.perception_obstacle.position.y ob_pb.z = obj.perception_obstacle.position.z traj_pbs = [] for traj in obj.trajectory: traj_pb = PredictionTrajectory() points_pbs = [] for trajectory_point in traj.trajectory_points: point_pb = PathPoint() point_pb.x = trajectory_point.path_point.point.x point_pb.y = trajectory_point.path_point.point.y point_pb.z = trajectory_point.path_point.point.z point_pb.theta = trajectory_point.path_point.theta point_pb.kappa = trajectory_point.path_point.kappa point_pb.lane_id = trajectory_point.path_point.lane_id point_pb.v = trajectory_point.v point_pb.a = trajectory_point.a point_pb.relative_time = trajectory_point.relative_time points_pbs.append(point_pb) traj_pb.path_point.extend(points_pbs) traj_pbs.append(traj_pb) ob_pb.prediction_trajectory.extend(traj_pbs) obj_list.append(ob_pb) tr_pb.obstacle_info.extend(obj_list) preds.append(tr_pb) elif topic == '/inspvax': pb_loc_gnss = GnssPoint() pb_loc_gnss.stamp_secs = msg.header.stamp.secs # 1 pb_loc_gnss.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs # 2 pb_loc_gnss.timestamp = get_ts(msg.header.stamp.secs, msg.header.stamp.nsecs) pb_loc_gnss.latitude = msg.latitude # 3 pb_loc_gnss.longitude = msg.longitude # 4 pb_loc_gnss.elevation = msg.altitude gnss.append(pb_loc_gnss) elif topic == '/holo/VehicleInfoMagotan': veh_pb = VehicleFrame() veh_pb.stamp_secs = msg.timestamp.secs # 1 veh_pb.stamp_nsecs = msg.timestamp.nsecs # 2 veh_pb.timestamp = get_ts(veh_pb.stamp_secs, veh_pb.stamp_nsecs) veh_pb.gear_value = msg.gear # 4 veh_pb.vehicle_speed = msg.vehicle_speed * 3.6 # 5 veh_pb.steering_angle = msg.steering_angle # 6 veh_pb.longitude_acc = msg.longitude_acc veh_pb.lateral_acc = msg.lateral_acc veh_pb.turn_left_light = msg.turn_left_light veh_pb.turn_right_light = msg.turn_right_light veh_pb.brake = msg.brake_torque veh_pb.autonomy_status = 0 vehs.append(veh_pb) elif topic == '/localization/localization_info': lo_pb = LocalizationInfoFrame() lo_pb.timestamp = get_ts(msg.header.stamp.secs, msg.header.stamp.nsecs) lo_pb.stamp_secs = msg.header.stamp.secs lo_pb.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs lo_pb.pose_position_x = msg.pose.position.x lo_pb.pose_position_y = msg.pose.position.y lo_pb.pose_position_z = msg.pose.position.z lo_pb.pose_orientation_x = msg.pose.orientation.x lo_pb.pose_orientation_y = msg.pose.orientation.y lo_pb.pose_orientation_z = msg.pose.orientation.z lo_pb.pose_orientation_w = msg.pose.orientation.w lo_pb.pose_orientation_yaw = \ yaw_from_quaternions(msg.pose.orientation.w, msg.pose.orientation.x, msg.pose.orientation.y, msg.pose.orientation.z) lo_pb.velocity_linear = get_modulo(msg.pose.linear_velocity.x, msg.pose.linear_velocity.y, msg.pose.linear_velocity.z) lo_pb.velocity_angular = get_modulo(msg.pose.angular_velocity.x, msg.pose.angular_velocity.y, msg.pose.angular_velocity.z) lo_pb.acceleration_linear = get_modulo(msg.pose.linear_acceleration_vrf.x, msg.pose.linear_acceleration_vrf.y, msg.pose.linear_acceleration_vrf.z) lo_pb.acceleration_angular = get_modulo(msg.pose.angular_velocity_vrf.x, msg.pose.angular_velocity_vrf.y, msg.pose.angular_velocity_vrf.z) locs.append(lo_pb) ego_pose = Pose(msg.pose.orientation.w, msg.pose.orientation.x, msg.pose.orientation.y, msg.pose.orientation.z, msg.pose.position.x, msg.pose.position.y, msg.pose.position.z) elif topic == '/perception/perception_obstacles': if ego_pose is None or pose_has_nan(ego_pose): continue tr_pb = TrackedObjectFrame() tr_pb.timestamp = get_ts(msg.header.stamp.secs, msg.header.stamp.nsecs) tr_pb.stamp_secs = msg.header.stamp.secs tr_pb.stamp_nsecs = msg.header.stamp.nsecs obj_list = list() for object in msg.perception_obstacle: ob_pb = Object() ob_pb.id = object.id ob_pb.label = get_label(object.type, object.sub_type) ob_pb.pose_position_x = object.position.x ob_pb.pose_position_y = object.position.y ob_pb.pose_position_z = object.position.z ob_pb.pose_orientation_x = 0 ob_pb.pose_orientation_y = 0 ob_pb.pose_orientation_z = math.sin(object.theta / 2) ob_pb.pose_orientation_w = math.cos(object.theta / 2) ob_pb.pose_orientation_yaw = object.theta ob_pb.dimensions_x = object.length ob_pb.dimensions_y = object.width ob_pb.dimensions_z = object.height ob_pb.speed_vector_linear_x = object.velocity.x ob_pb.speed_vector_linear_y = object.velocity.y ob_pb.speed_vector_linear_z = object.velocity.z world_obj = np.transpose(np.array([[object.position.x, object.position.y, object.position.z, 1]])) world_ego_t = get_t(ego_pose.q0, ego_pose.q1, ego_pose.q2, ego_pose.q3, ego_pose.x, ego_pose.y, ego_pose.z) try: world_ego_invt = np.linalg.pinv(world_ego_t) except Exception as err: print('pinv failed:', world_ego_t) raise err vehicle_obj = world_ego_invt * world_obj ob_pb.relative_position_x = vehicle_obj[0] ob_pb.relative_position_y = vehicle_obj[1] ob_pb.relative_position_z = vehicle_obj[2] obj_list.append(ob_pb) tr_pb.objects.extend(obj_list) objs.append(tr_pb) print(f"lidar_num : {lidar_num}") print(f"image_num : {image_num}") print(f"radar_num : {radar_num}") folders = [] if len(routes) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'routing_routing_response_viz')) folders.append({'folder': 'routing_routing_response_viz', 'sensor_type': 'routing_path'}) route_out = RoutingFrames() route_out.routing_frame.extend(routes) with open(os.path.join(output_dir, 'routing_routing_response_viz', 'route.pb'), "wb") as c: c.write(route_out.SerializeToString()) if len(controls) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'holo_ControlCommand')) folders.append({'folder': 'holo_ControlCommand', 'sensor_type': 'control'}) ctl_cmd_pb_out = ControlCommand() ctl_cmd_pb_out.command_frame.extend(controls) with open(os.path.join(output_dir, 'holo_ControlCommand', 'control.pb'), "wb") as c: c.write(ctl_cmd_pb_out.SerializeToString()) if len(plans) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'planning_trajectory')) folders.append({'folder': 'planning_trajectory', 'sensor_type': 'planning_trajectory'}) plan_traj_pb_out = PlanTrajectory() plan_traj_pb_out.trajectory_info.extend(plans) with open(os.path.join(output_dir, 'planning_trajectory', 'planning.pb'), "wb") as p: p.write(plan_traj_pb_out.SerializeToString()) if len(preds) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'prediction_prediction_obstacles')) folders.append({'folder': 'prediction_prediction_obstacles', 'sensor_type': 'predicted_objects'}) pred_obstacles_pb_out = PredictionObstacles() pred_obstacles_pb_out.perception_obstacle.extend(preds) with open(os.path.join(output_dir, 'prediction_prediction_obstacles', 'predicted.pb'), "wb") as p: p.write(pred_obstacles_pb_out.SerializeToString()) if len(gnss) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'inspvax')) folders.append({'folder': 'inspvax', 'sensor_type': 'gnss'}) gn_pb_out = GnssPoints() gn_pb_out.gnss_points.extend(gnss) with open(os.path.join(output_dir, 'inspvax', 'gnss.pb'), "wb") as g: g.write(gn_pb_out.SerializeToString()) if len(vehs) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'holo_VehicleInfoMagotan')) folders.append({'folder': 'holo_VehicleInfoMagotan', 'sensor_type': 'vehicle'}) veh_pb_out = VehicleInfo() veh_pb_out.vehicle_info.extend(vehs) with open(os.path.join(output_dir, 'holo_VehicleInfoMagotan', 'vehicle.pb'), "wb") as v: v.write(veh_pb_out.SerializeToString()) if len(locs) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'localization_localization_info')) folders.append({'folder': 'localization_localization_info', 'sensor_type': 'ego_tf'}) lo_pb_out = LocalizationInfo() lo_pb_out.localization_info.extend(locs) with open(os.path.join(output_dir, 'localization_localization_info', 'ego_tf.pb'), "wb") as lo: lo.write(lo_pb_out.SerializeToString()) if len(objs) > 0: os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'perception_perception_obstacles')) folders.append({'folder': 'perception_perception_obstacles', 'sensor_type': 'object_array_vision'}) tr_pb_out = TrackedObject() tr_pb_out.tracked_object.extend(objs) with open(os.path.join(output_dir, 'perception_perception_obstacles', 'object_array_vision.pb'), "wb") as tr: tr.write(tr_pb_out.SerializeToString()) if has_camera_74: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_74', 'sensor_type': 'camera'}) if has_camera_73: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_73', 'sensor_type': 'camera'}) if has_camera_72: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_72', 'sensor_type': 'camera'}) if has_camera_71: folders.append({'folder': 'mdc_camera_instance_71', 'sensor_type': 'camera'}) if has_lidar_A4: if args.calibration_id: folders.append({'folder': 'innoPtClound_A4', 'sensor_type': 'lidar', 'calibration_item_id': args.calibration_id}) else: folders.append({'folder': 'innoPtClound_A4', 'sensor_type': 'lidar'}) if has_lidar_B2: if args.calibration_id: folders.append({'folder': 'innoPtClound_B2', 'sensor_type': 'lidar', 'calibration_item_id': args.calibration_id}) else: folders.append({'folder': 'innoPtClound_B2', 'sensor_type': 'lidar'}) if has_radar_0: folders.append({'folder': 'radar_track_array_0', 'sensor_type': 'radar'}) if has_radar_3: folders.append({'folder': 'radar_track_array_3', 'sensor_type': 'radar'}) collect_yaml = {'folders': folders} with open(os.path.join(output_dir, "opendata_to_platform.yaml"), 'w', encoding='utf-8') as collect_file: yaml.safe_dump(collect_yaml, collect_file) with open(os.path.join(os.getenv('output_dir'), '_SUCCESS'), 'w') as f: f.write("") os.system('chmod -R a+r ${output_dir}/*') if __name__ == '__main__': parser = ArgumentParser() parser.add_argument('-i', '--input', help="input bag path", default=os.getenv('rosbag_path')) parser.add_argument('-o', '--output', default=os.getenv('output_dir'), help="result output directory, default to ./bags/") parser.add_argument('-ci', '--calibration_id', type=int) params = parser.parse_args() main(params)

o3d.io.write_point_cloud(filepath, pcd) else: # 如果没有open3d，我们可以使用其他方法，比如保存为文本再转换（效率低） # 或者使用pcl，这里省略 pass # 记录元数据 metadata.append({ "type": "lidar...

Traceback (most recent call last): File "D:\Python\程序练习\修改后的程序\解析1.py", line 50, in <module> layout = device.get_result() AttributeError: 'TextConverter' object has no attribute 'get_result'

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') # 打印包含特殊字符的字符串 s = 'PDF文件头信息：\xae' print(s) # 打开PDF文件 pdf_file = open('x1/2023凯程333教育综合应试解析-外国...

inputs: {'query': '你好'} /home/lk/projects/langchain/25-3-26-prompt/predict.py:34: LangChainDeprecationWarning: The method Chain.run was deprecated in langchain 0.1.0 and will be removed in 1.0. Use :meth:~invoke instead. generated_cypher = self.cypher_generation_chain.run( ⚠️ 发生错误： 'CustomGraphCypherQAChain' object has no attribute 'qa_llm' 这个报错 import json from langchain_community.graphs import Neo4jGraph from langchain.chains import GraphCypherQAChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_ollama import ChatOllama # 连接 Neo4j 数据库 graph = Neo4jGraph( url="neo4j+s://bf0befc9.databases.neo4j.io", # 替换为你的 URL username="neo4j", password="Hl7FXJhH1azmgC34YhaweYyigcKwQK3wiRfNVNeWru8", database="neo4j" ) # graph = Neo4jGraph( # url='neo4j+s://a36ad2ff.databases.neo4j.io', # username="neo4j", # password="X_K2K49tuQt9VU0athTxpoNUMTs51h76H1kXUrLgoWs", # database="neo4j" # ) # cypher_llm = ChatOpenAI( # base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1", # api_key='sk-hZEb9uq0085t1EFFIm4RoXAvH4ktKshUFgWwDv3BneS0SIZp', # model="gpt-4o-mini" # ) # 生成 Cypher 语句的提示模板 class CustomGraphCypherQAChain(GraphCypherQAChain): def _call(self, inputs): try: # 原始查询逻辑 # schema = Schema() print(f"inputs: {inputs}") # 打印输入内容，调试用 generated_cypher = self.cypher_generation_chain.run( inputs["query"], callbacks=self.callbacks ) # 执行Cypher查询 context = self.graph.query(generated_cypher) # 空结果处理 if not context: # 构造兜底提示 empty_prompt = "当前知识库未找到相关数据，请根据你的通用知识回答：{question}" return self.qa_llm.invoke(empty_prompt.format(question=inputs["query"])) # 正常结果处理 return self.qa_chain.invoke( {"question": inputs["query"], "context": context}, callbacks=self.callbacks, ) except Exception as e: # 异常兜底 error_prompt = f"查询执行失败（错误：{str(e)}），请自行回答问题：{inputs['query']}" return self.qa_llm.invoke(error_prompt) qa_llm = ChatOllama( base_url="http://223.109.239.9:20006", model="deepseek-r1:70b", # system_prompt = cypher_prompt ) cypher_llm = ChatOpenAI( base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1", api_key='sk-hZEb9uq0085t1EFFIm4RoXAvH4ktKshUFgWwDv3BneS0SIZp', model="gpt-4o-mini" ) # 构建 Cypher 生成和查询链 cypher_chain = CustomGraphCypherQAChain.from_llm( graph=graph, cypher_llm=qa_llm, qa_llm=qa_llm, validate_cypher=True, verbose=True, allow_dangerous_requests=True ) # 循环对话 def chat(): print("🔹 进入 Neo4j 智能助手，输入 'exit' 退出。") while True: user_query = input("\n💬 你问：") if user_query.lower() == "exit": print("👋 再见！") break try: clean_result = cypher_chain.invoke(user_query) # 只返回结果部分 # response = cypher_chain.invoke(user_query) # # 提取最终的回答，去除多余部分 # result = response.get('result', '没有找到相关答案') # clean_result = result.split('<think>')[0] # 去掉think部分 # clean_result = clean_result.split('Generated Cypher:')[0] # 去掉Cypher部分 print("\n🤖 机器人：", clean_result) # response = cypher_chain.invoke(user_query) # print("\n🤖 机器人：", response) except Exception as e: print("\n⚠️ 发生错误：", str(e)) # 启动对话 if __name__ == "__main__": chat()

好的，我现在需要帮助用户解决他们遇到的错误：'CustomGraphCypherQAChain' object has no attribute 'qa_llm'。首先，我得看一下用户提供的代码，找出问题所在。 首先，用户定义了一个名为...

Python: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wangxiaobao\AppData\Roaming\Blender Foundation\Blender\4.2\scripts\addons\io_import_scene_unreal_psa_psk_280 (1).py", line 2224, in execute if not pskimport_proxy(): ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\wangxiaobao\AppData\Roaming\Blender Foundation\Blender\4.2\scripts\addons\io_import_scene_unreal_psa_psk_280 (1).py", line 2205, in pskimport_proxy return pskimport( ^^^^^^^^^^ File "C:\Users\wangxiaobao\AppData\Roaming\Blender Foundation\Blender\4.2\scripts\addons\io_import_scene_unreal_psa_psk_280 (1).py", line 1051, in pskimport mesh_data.use_auto_smooth = True ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'Mesh' object has no attribute 'use_auto_smooth'

在 Blender 4.2 中，当使用 Unreal 的 PSA/PSK 导入插件时出现 AttributeError: 'Mesh' object has no attribute 'use_auto_smooth' 错误，这表明脚本尝试访问一个在当前版本中已被移除或重命名的属性。...

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 4 1 with open(data_datas,'r') as datas: 3 for data in datas: ----> 4 data = data.reader(datas) 5 print(data) AttributeError: 'str' object has no attribute 'reader'

好的，我现在需要解决用户遇到的Python错误：AttributeError: 'str' object has no attribute 'reader'。用户提到这个问题可能类似于之前遇到的'read'属性错误，但这次是'reader'。首先，我需要理解这个错误的原因。...

上述代码的错误：Traceback (most recent call last): File "10.py", line 12, in <module> atoms = atoms.new_array('positions', [atom.position for atom in c_atoms]) # 更新Atoms对象的位置信息 File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/atoms.py", line 460, in new_array if not a.flags['C_CONTIGUOUS']: AttributeError: 'list' object has no attribute 'flags'

write_cif('{}.cif'.format(filename.split('.')[0]), atoms=atoms, atoms_per_site=len(c_atoms)) 在这个修改后的代码中，我们使用 set_positions 方法更新了原子位置，而不是使用 new_array 方法。set_...
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EnvMan源代码压缩包内容及功能解析

根据给定文件信息，我们需要生成关于“EnvMan-source.zip”这一压缩包的知识点。首先，由于提供的信息有限，我们无法直接得知EnvMan-source.zip的具体内容和功能，但可以通过标题、描述和标签中的信息进行推断。文件名称列表只有一个“EnvMan”，这暗示了压缩包可能包含一个名为EnvMan的软件或项目源代码。以下是一些可能的知识点： ### EnvMan软件/项目概览 EnvMan可能是一个用于环境管理的工具或框架，其源代码被打包并以“EnvMan-source.zip”的形式进行分发。通常，环境管理相关的软件用于构建、配置、管理和维护应用程序的运行时环境，这可能包括各种操作系统、服务器、中间件、数据库等组件的安装、配置和版本控制。 ### 源代码文件说明 由于只有一个名称“EnvMan”出现在文件列表中，我们可以推测这个压缩包可能只包含一个与EnvMan相关的源代码文件夹。源代码文件夹可能包含以下几个部分： - **项目结构**：展示EnvMan项目的基本目录结构，通常包括源代码文件（.c, .cpp, .java等）、头文件（.h, .hpp等）、资源文件（图片、配置文件等）、文档（说明文件、开发者指南等）、构建脚本（Makefile, build.gradle等）。 - **开发文档**：可能包含README文件、开发者指南或者项目wiki，用于说明EnvMan的功能、安装、配置、使用方法以及可能的API说明或开发者贡献指南。 - **版本信息**：在描述中提到了版本号“-1101”，这表明我们所见的源代码包是EnvMan的1101版本。通常版本信息会详细记录在版本控制文件（如ChangeLog或RELEASE_NOTES）中，说明了本次更新包含的新特性、修复的问题、已知的问题等。 ### 压缩包的特点 - **命名规范**：标题、描述和标签中的一致性表明这是一个正式发布的软件包。通常，源代码包的命名会遵循一定的规范，如“项目名称-版本号-类型”，在这里类型是“source”。 - **分发形式**：以.zip格式的压缩包进行分发，是一种常见的软件源代码分发方式。虽然较现代的版本控制系统（如Git、Mercurial）通常支持直接从仓库克隆源代码，但打包成zip文件依然是一种便于存储和传输的手段。 ### 可能的应用场景 - **开发环境配置**：EnvMan可能是用于创建、配置和管理开发环境的工具，这种工具在开发人员设置新的开发机或新的项目环境时非常有用。 - **自动化部署**：EnvMan可能包含自动化部署环境的脚本或命令，使得部署流程变得快捷且高效。 - **监控与维护**：作为环境管理工具，EnvMan可能还支持对环境的监控功能，包括系统资源监控、服务状态检查等，以保证生产环境的稳定性。 ### 总结 尽管以上知识点是基于有限的信息进行的假设性推论，但EnvMan-source.zip包可能是一个用于环境管理的软件或项目的源代码包。该软件或项目可能包含构建和部署自动化环境的能力，以及对运行时环境的监控和维护。文件命名的一致性暗示这是一个正式的版本发布。如果要深入了解EnvMan的功能与用法，建议直接查看压缩包中的文档或源代码注释。同时，考虑到源代码的开发，我们还应该探究该项目所使用的技术栈、编程语言以及版本控制工具等，这将有助于进一步了解EnvMan的技术细节。
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