import arcpy import os import sys feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) query = arcpy.GetParameterAsText(1) output_path = arcpy.GetParameterAsText(2) if not arcpy.Exists(output_path): arcpy.CreateFolder_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path)) gdb_path = os.path.join(output_path, "output.gdb") if not arcpy.Exists(gdb_path): arcpy.CreateFileGDB_management(output_path, "output.gdb", "CURRENT") expression = arcpy.AddFieldDelimiters(feature_class, "SHAPE_Area") + " < " + query if arcpy.Exists(feature_class): with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, "*", where_clause=expression) as cursor: for row in cursor: cursor.deleteRow() arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, gdb_path, "output_feature_class") del cursor print("操作完成") else: print("要素类不存在")运行代码没有导出数据。请改正代码
时间: 2024-01-22 12:18:50 浏览: 151
根据你提供的代码，可能是因为在删除要素之后，没有将剩下的要素导出到输出要素类中。你可以尝试将以下代码添加到删除要素的代码后面：
```
arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, gdb_path, "output_feature_class", where_clause=expression)
```
这将把符合查询条件的要素导出到输出要素类中。另外，你还需要注意一下以下几点：
1. 确保输入的要素类和输出路径是正确的。
2. 确保输入的查询表达式是正确的。
3. 确保输出路径中文件夹和文件名没有特殊字符或空格。
相关问题
import arcpy # 获取输入和输出参数 input_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) output_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(1) # 复制输入要素类到输出要素类 arcpy.CopyFeatures_management(input_feature_class, output_feature_class)运行后未导出输入的要素，请改正代码
可能是因为代码中没有正确处理输入参数的情况，可以添加一些错误处理代码来解决问题。例如，可以添加以下代码来检查输入要素类是否存在：
```
# 检查输入要素类是否存在
if not arcpy.Exists(input_feature_class):
arcpy.AddError("输入要素类不存在")
sys.exit()
```
完整的修改后代码如下：
```
import arcpy
import sys
# 获取输入和输出参数
input_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0)
output_feature_class = arcpy.GetParameterAsText(1)
# 检查输入要素类是否存在
if not arcpy.Exists(input_feature_class):
arcpy.AddError("输入要素类不存在")
sys.exit()
# 复制输入要素类到输出要素类
arcpy.CopyFeatures_management(input_feature_class, output_feature_class)
```
这样，当输入要素类不存在时，程序将会输出错误信息并停止执行，避免了未处理的异常情况。
import arcpy import sys feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0) query = arcpy.GetParameterAsText(1) output_path = arcpy.GetParameterAsText(2) if not arcpy.Exists(output_path): arcpy.CreateFileGDB_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path)) expression = arcpy.AddFieldDelimiters(feature_class, "SHAPE_Area") + " < " + query with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, "*", where_clause=expression) as cursor: for row in cursor: cursor.deleteRow() arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, output_path, "output_feature_class") del cursor print("操作完成")运行错误：执行: 删除小面 Export_Output 497477.651983 D:\实验2\新建文件地理数据库.gdb\qqqqqq 开始时间: Wed May 24 19:51:32 2023 正在运行脚本 删除小面... Failed script 删除小面... IndentationError: expected an indented block (批量删除小面积.py, line 11) 执行(删除小面)失败。 失败 在 Wed May 24 19:51:32 2023 (经历的时间: 0.02 秒)请改正代码
import arcpy
import os
import sys
feature_class = arcpy.GetParameterAsText(0)
query = arcpy.GetParameterAsText(1)
output_path = arcpy.GetParameterAsText(2)
if not arcpy.Exists(output_path):
arcpy.CreateFileGDB_management(os.path.dirname(output_path), os.path.basename(output_path))
expression = arcpy.AddFieldDelimiters(feature_class, "SHAPE_Area") + " < " + query
with arcpy.da.UpdateCursor(feature_class, "*", where_clause=expression) as cursor:
for row in cursor:
cursor.deleteRow()
arcpy.FeatureClassToFeatureClass_conversion(feature_class, output_path, "output_feature_class")
del cursor
print("操作完成")
在Python中，缩进非常重要。您的代码第11行的缩进不正确。请注意在 if 语句下面增加了4个空格。此外，在第7行和第10行之间也需要增加一个空格。我已经帮您更正了代码。
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开放中文分词引擎是指那些提供免费使用的中文文本分词服务的软件。在开放源代码或提供分词API的分词系统上，开发者和研究者可以测试和评估它们在不同场景和数据集上的性能，以便选择最适合特定需求的分词引擎。
本文件标题为“11款开放中文分词引擎测试数据”，意味着内容涉及11个不同的中文分词引擎。这些引擎可能覆盖了从传统基于规则的方法到现代基于机器学习和深度学习的方法，也可能包括了针对特定领域（如医疗、法律等）优化的分词引擎。以下将对这些分词引擎的重要知识点进行详细阐述。
1. 基于规则的分词引擎：这类引擎依据汉语语法规则和词典进行分词。词典会包含大量的词汇、成语、习惯用语等，而规则会涉及汉语构词方式、歧义消解等。优点在于分词速度快，对常见文本的处理效果好；缺点是规则和词典需要不断更新，对新词和专业术语的支持不足。
2. 基于统计的分词引擎：通过大规模的语料库进行训练，统计各个词语的出现概率，从而实现分词。这种方法能够自动学习和适应新词和新用法，但需要的计算资源较大。
3. 基于深度学习的分词引擎：利用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），来识别和分词。近年来，基于Transformer架构的预训练模型，如BERT和GPT，也开始被应用到中文分词任务中，具有更好的语境理解和处理能力。
4. 评估指标：通常使用准确率（precision）、召回率（recall）和F1分数作为分词效果的评价指标。准确率是指分词结果中正确词占所有识别词的比例，召回率是指分词结果中正确词占实际正确词的比例，F1分数是准确率和召回率的调和平均。
5. 测试数据集：测试数据集通常由不同类型的文本组成，如新闻、科技文献、社交媒体文本等，用于评估分词引擎在不同场景下的性能。测试数据集的多样性和丰富度是影响分词引擎性能评估的关键。
6. 性能对比：通过对比各款分词引擎在相同测试数据集上的表现，可以分析出哪些分词引擎在准确率、速度、资源消耗等方面表现更优，哪些更适合处理特定类型的文本。
7. 应用场景：分词引擎的选择也依赖于其应用场景。例如，搜索引擎可能更重视速度和准确率，而语音识别则可能更注重实时性和对口语的适应性。
8. 开源分词引擎：一些开源分词引擎如HanLP、结巴分词（Jieba）等，提供了丰富的功能和社区支持，同时便于开发者根据特定需求进行定制和优化。
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JavaFX自学资料整理合集
JavaFX是一个由Oracle公司开发的用于构建富客户端应用程序的软件平台。它是Java SE的一个部分，能够帮助开发者创建图形用户界面（GUI）应用程序，这类应用程序具备现代桌面应用的特性，例如多媒体、图形和动画。JavaFX是Java的一个补充，它利用了Java的强大功能，同时提供了更加丰富的组件库和更加灵活的用户界面布局功能。
在自学整理JavaFX的过程中，以下是一些重要的知识点和概念：
1. JavaFX的架构和组件
JavaFX拥有一个模块化的架构，它由多个组件构成，包括JavaFX Scene Builder、JavaFX运行时、JavaFX SDK、NetBeans IDE插件等。JavaFX Scene Builder是一个可视化工具，用于设计UI布局。JavaFX SDK提供了JavaFX库和工具，而NetBeans IDE插件则为NetBeans用户提供了一体化的JavaFX开发环境。
2. JavaFX中的场景图（Scene Graph）
场景图是JavaFX中用于定义和管理用户界面元素的核心概念。它由节点（Nodes）组成，每个节点代表了界面中的一个元素，如形状、文本、图像、按钮等。节点之间可以存在父子关系，形成层次结构，通过这种方式可以组织复杂的用户界面。
3. FXML
FXML是一种XML语言，它允许开发者以声明的方式描述用户界面。使用FXML，开发者可以将界面布局从代码中分离出来，使界面设计可以由设计师独立于程序逻辑进行处理。FXML与JavaFX Scene Builder结合使用可以提高开发效率。
4. JavaFX中的事件处理
JavaFX提供了强大的事件处理模型，使得响应用户交互变得简单。事件处理涉及事件监听器的注册、事件触发以及事件传递机制。JavaFX中的事件可以是键盘事件、鼠标事件、焦点事件等。
5. JavaFX的动画与媒体API
JavaFX支持创建平滑的动画效果，并且能够处理视频和音频媒体。动画可以通过时间线（Timeline）和关键帧（KeyFrame）来实现。JavaFX媒体API提供了丰富的类和接口，用于控制音视频的播放、暂停、停止、调整音量等。
6. CSS与JavaFX
CSS样式表可以用于美化JavaFX应用程序界面，提供与Web开发中相似的样式设置能力。JavaFX应用了大部分CSS 3标准，允许开发者使用CSS来控制节点的样式，比如颜色、字体、边框等。
7. JavaFX的过渡效果和效果库
JavaFX拥有内置的过渡效果库，可以为节点提供多种动画效果，如移动、旋转、缩放和淡入淡出等。除此之外，JavaFX还提供了一系列的效果，如阴影效果、反射效果、模糊效果等，可以应用于节点以增强视觉表现。
8. JavaFX的数据绑定
数据绑定是JavaFX中非常重要的一个特性，它允许开发者将用户界面元素与后端数据源连接起来。数据绑定可以简化代码的编写，减少手动同步数据的需要。
9. JavaFX的模块化
JavaFX的模块化特性使其可以轻松集成到Java应用中，并且可以独立于Java核心库进行下载和更新，这样有利于JavaFX的快速迭代和减少应用体积。
10. JavaFX的多种输入设备支持
JavaFX支持多种输入设备，包括鼠标、键盘、触摸板等。它提供了一套完整的API来处理各种输入设备的事件，使得创建交互式的用户体验成为可能。
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