Question

问题

我使用pyimfit软件包来拟合星系图像。我想将它们存储在硬盘驱动器上，所以我尝试使用pickle。但是后面的代码给了我错误。

文件“ /home/myusername/PycharmProjects/Master/FitContainer.py”，第56行，保存 pickle.dump（self，f，pickle.HIGHEST_PROTOCOL） pyimfit.pyimfit_lib.ModelObjectWrapper中第2行的文件“ stringsource”。 reduce_cython TypeError：self._fitErrorsVect，self._fitResult，self._model，self._modelFluxes，self._paramVect，self._solverResults无法转换为用于腌制的Python对象

是否有解决此问题的方法？我想到的一种替代方法是，通过将它们存储在字典或类似的替代数据类型中，从而从Imfit类中仅获取一些所需的属性，但我的最初目标是通过将对象直接存储在Container中来存储尽可能多的信息类，这样结构便干净又容易。

其他信息

应该注意，代码给了我

文件“ /home/myusername/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pyimfit/descriptions.py”，第1039行，位于 getattr 返回self._functionSets [0] [attr] TypeError：“ FunctionSetDescription”对象不可下标

之前。因为我认为这应该是（相当新的）模块的错误，所以我注释掉了SimpleModelDescription类的 getattr 方法。再次运行代码给了我第一条错误消息。据我了解，如果我注释掉 getattr ，它应该使用内置的python方法从此类中获取属性，如果我正确解释了第一条错误消息，则应该可以正常工作，而问题出在包的基础C库的Python包装器。

直接腌制SimpleModelDescription类（而不是Container类）会导致相同的错误消息。wra

代码

import pickle
import pyimfit
import numpy as np


class TestContainer:
    # class for storing previously fitted images
    def __init__(self, fitter):
        self.fitter = fitter

    def save(self, path):
        with open(path, 'wb') as f:
            pickle.dump(self, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL)


def sersic(x0, y0, PA, ell, I_e, r_e, n):
    # define pyimfit ModelDescription instance
    model = pyimfit.SimpleModelDescription()
    bulge = pyimfit.make_imfit_function('Sersic', label='bulge')
    model.addFunction(bulge)
    return model


image = 1e6 * np.ones((150, 150))   # just random image to perform fit on
test_model = sersic(75, 75, 0, 0.5, 1e6, 20, 1.3)   # dummy ModelDescription

fitter = pyimfit.Imfit(test_model)  # create Imfit instance
fitter.loadData(image)              # load image which is to be fitted
fitter.doFit(solver='LM')    # perform fit with Levenberg-Marquard algorithm

test_container = TestContainer(fitter)  # create container class instance
# save with pickle to ./test.pkl. Here: TypeError
test_container.save('test.pkl')

泡菜不能泡菜包装（pyimfit）的对象。 TypeError：[...]无法转换为用于腌制的Python对象

0 个答案: