我不相信暂时的纠正措施，但我不相信这一点：

导入FME导入FMeobjects导入Numpy作为NP类Feature处理器（对象）的Numpy作为NP类Feature处理器（对象）的导入Numpy：Def-init-init-init（self）：通过Def输入（self，feature）：X新的（0,1,2,2,3,3,4,5,5,6）X新的（0,1,0，-1,0,1,1,0,1,0）X Interpol=NP.linspace（float（X-U new[0]），float（float）（float）（float）（float）（float）（float）（0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0），0）Linspace:Lin最大值（x_new）），200）国际刑警组织=NP.SIN（国际刑警组织）对我来说，（国际刑警组织，国际刑警组织）ZIP中的（查特值A，查特值B）：特性。setattribute（'窦房{%d}.x'%i，查特值A）特性。setattribute（'窦房{%d}.y'%i，图表价值（chart）自我（self），pyoutput（feature），def close（self），通过（pass）

P.ex，变量“y_new”sert a quoi？

好了，勒尔勒索？你要留言吗？

我给你一个更正码

一个小例子

谢谢

导入FME

导入fmeobjects

将numpy导入为np

#模板功能界面：

#使用此函数时，请确保将其名称设置为

#变压器参数“处理特性的类或函数”

def processfeature（功能）：

通过

#模板类接口：

#使用此类时，请确保将其名称设置为

#变压器参数“处理特性的类或函数”

类功能处理器（对象）：

定义初始化（自身）：

通过

鼻窦定义（X）：

y=np.sin（x）

返回Y

定义输入（自，功能）：

new_feature=feature.clone（）

x_新=[0,1,2,3,4,5,6]

新的=[0,1,0，-1,0,1,0]

x_interpol=np.linspace（浮点（x_new[0]），浮点（max（x_new）），200）

y_interpol=鼻窦切除术（x_interpol）

对于范围内的i（len（x_interpol））：

图表价值a=x国际刑警组织

chart_value_b=y_国际刑警组织[i]

新的_feature.setattribute（'窦{%d}.x'%i，图表值'u a）

新的_feature.setattribute（'窦{%d}.y'%i，图表值'u b）

self.pyoutput（新特性）

定义关闭（自身）：

通过

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最伟大的苏杰…评论中的信息来源：Le Pythoncaller，je vous conseille l'article suivant：

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