Question

我是python的新手，我试图通过将一堆pcd文件（每个文件本质上是一个n * 3数组）建立索引，以使其与它们的类类型匹配。某些文件是1、2、3等。我尝试运行它时遇到unhashable numpy.ndarray错误。由于我有一排文件需要加载和建立索引，应该如何进行？

path= glob.glob("path/to/pcd/folder/*.pcd")
data_dict=dict()
for i in range(len(list(path):
    currentPath = path[i]
    classtype=currentPath[-5:]
    classtype=classtype[0]
    p = pcl.load(path[i])
    a = np.asarray(p)
    data_dict[a]=classtype

Answer 1

要将所有PCL放入字典中以便查找其对应的Classtype，您需要执行以下操作：

my_dict = dict() # declaring empty dictionary
for point_cloud in pcl_list:
    my_dict[point_cloud] = classtype #somewhere in the loop you need to set what classtype is for each specific point_cloud

现在您可以执行以下操作：

>> my_dict[some_pcl]
<the corresponding classtype>

循环添加[key，value]到python字典

1 个答案: