请问有没有人知道为什么代码没错可是就是运行不成功呀

请问有没有人知道为什么代码没错可是就是运行不成功呀试了好多个代码都不成功全是英文我不怎么看得懂

提示No Python
说明你的Python没有安装好，或者安装了没有添加到环境变量里被ide识别

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7704915
这篇博客你也可以参考下：基于特征匹配的英文印刷字符识别代码自己的注释

除此之外, 这篇博客: 求解驾驶时间和等待时间，复现【城市纯电动汽车快速充电设施的布局选址优化模型研究】论文中的排队模型中的 复现代码 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

下面展示一些 内联代码片。


import numpy as np

def driving_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ):
    print(np.sum(np.dot(np.dot(W_I,Y_IJ),TRAVELTIME_IJ.T)))
    return np.sum(np.dot(np.dot(W_I,Y_IJ),TRAVELTIME_IJ.T))

def waiting_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ):
    tc=8           # 服务时间，24小时提供服务；
    tf=2           #每辆车充电时长；
    # 第一步：计算用户达到率
    Tao_J=np.dot(W_I,Y_IJ/tc)

    # 第二步：单位时间内充电站平均服务能力
    U_J=M_J/tf

    # 第三步：充电站排队系统服务强度：，由于ROU_J会存在大于1的情况，从而会促使后面求解
    ROU_J=Tao_J/U_J

    # 第四步：充电站内充电桩全部空闲概率：
    P_J=np.full(shape=(1,M_J.shape[1]),fill_value=0.0)
    for j in range(M_J.shape[1]):
        temp = 0
        for k in range(M_J.shape[1]):
            temp+=(np.power(M_J[0,j]*ROU_J[0,j],k))/(np.math.factorial(k))
        p_j0=1/(temp+(np.power(M_J[0,j]*ROU_J[0,j],M_J[0,j]))/(np.math.factorial(M_J[0,j])*(1-ROU_J[0,j])))
        P_J[0,j]=p_j0

    # 第五步：计算排队等候时间期望
    W_Jq=np.full(shape=(1,M_J.shape[1]),fill_value=0.0)
    for j in range(M_J.shape[1]):
        w_jq=(np.power(M_J[0,j],M_J[0,j])*np.power(ROU_J[0,j],M_J[0,j]+1)*P_J[0,j])/(ROU_J[0,j]*np.math.factorial(M_J[0,j])*np.power(1-ROU_J[0,j],2))
        W_Jq[0,j]=w_jq

    # 第六步：所有用户的总的等待花费时间
    T2=0
    for j in range(M_J.shape[1]):
        T2+=W_Jq[0,j]*Tao_J[0,j]*tc
    print(T2)

if __name__ == '__main__':
    # 需求量；
    W_I = np.array([[10, 20, 30, 50]])
    # 充电桩供给量；
    M_J = np.array([[5, 10, 15]])
    # 行是demand，列是provider
    TRAVELTIME_IJ = np.array([[1, 1.5, 2.5],
                              [1.5, 1, 2],
                              [1, 1.5, 1],
                              [2.5, 1.5, 1]])
    # 出行时间的阻尼函数，衰减函数
    F_DIJ = 1 / TRAVELTIME_IJ
    Sum_Dij_I = np.sum(F_DIJ, axis=1)
    # 计算选择权重
    Y_IJ = np.full(shape=(TRAVELTIME_IJ.shape), fill_value=0.0)
    for i in range(W_I.shape[1]):
        Y_IJ[i, :] = F_DIJ[i, :] / Sum_Dij_I[i]

    # 计算驾车时间
    driving_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ)
    # 计算等候时间
    waiting_time_one_moment(W_I,M_J,TRAVELTIME_IJ,Y_IJ)

您还可以看一下 CSDN讲师老师的架构师成长计划课程中的超视频时代音视频架构建设与演进小节, 巩固相关知识点
以下回答来自chatgpt:
很抱歉，根据提供的参考资料，我无法回答该问题。参考资料提供了关于in-context learning的一些实验和结论，但并没有给出具体的代码或者问题背景，因此无法建立问题与参考资料之间的联系和解决方案。如果您可以提供更具体的问题背景和代码，我将尽力帮助您解决问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

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