Error:has both ordered [`.ARM.exidx' in main.o] and unordered [`.ARM.extab' in main.o] sections

本文介绍了解决ARM-Linux-GCC编译时出现的链接错误的方法,特别是当使用-nostdlib选项时如何避免因启动文件冲突导致的问题。通过修改Makefile并加入特定的编译选项,可以成功编译裸机环境下的程序。
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ARM-LINUX-GCC -NOSTDLIB 2012-03-30 13:58:51 
分类: 系统运维


在韦东山的mmu实验的 Makefile 中出现:
arm-linux-ld: firtst has both ordered [`.ARM.exidx' in init.o] and unordered [`.ARM.extab' in init.o] sections
arm-linux-ld: final link failed: Bad value


此常见的错误的原因是:


编译时加上选项(-nostdlib)
 
-nostdlib
不连接系统标准启动文件和标准库文件,只把指定的文件传递给连接器。这个选项常用于编译内核、bootloader等程序,它们不需要启动文件、标准库文件。
C语言程序执行的第一条指令。并不是main函数。生成一个C程序的可执行文件时编译器通常会在我们的代码上加上几个被称为启动文件的代crt1.o,crti.o,crtend.o,crtn.o等,他们是标准库文件。这些代码设置C程序的堆栈等,然后调用main函数。他们依赖于操作系统,在裸板上无法执行,所以我们自己写一个。

所以,我们自己写的*.S汇编文件就是一个启动文件,它设置好堆栈后调用main函数。因此,我们不需要系统自带的启动文件。

因此 我们只需修改其Makefile文件:


%.o:%.c

arm-linux-gcc -Wall -nostdlib -O2 -c -o $@ $<




%.o:%.S

arm-linux-gcc -Wall -nostdlib -O2 -c -o $@ $<


再次make 就ok啦。

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<think>好的,我现在要解决用户遇到的这个错误:AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype。用户可能是在使用Pandas处理数据时遇到了这个问题。首先,我需要理解这个错误的具体原因。 根据错误信息,当尝试使用.cat访问器时,数据类型不是category类型。Pandas中的.cat是专门用于分类数据类型(CategoricalDtype)的访问器。如果用户对一个非分类类型的列调用了.cat,就会触发这个错误。 接下来,我需要回忆一下Pandas中的分类数据类型。分类数据通常在数据有有限个可能值且重复较多时使用,可以节省内存和提高性能。用户可能在代码中试图使用.cat的方法,比如修改分类的顺序、添加或删除类别,但该列的数据类型并不是category。 可能的解决步骤包括: 1. 检查列的数据类型:用户需要确认该列是否为category类型。可以使用df.dtypes或者df['column'].dtype来查看。 2. 转换为category类型:如果列的数据类型不是category,需要使用astype('category')进行转换。 3. 处理后的操作:转换之后,再使用.cat访问器进行相关操作。 可能的错误场景举例:比如用户有一个名为df的DataFrame,其中'category_column'列是字符串类型,用户直接调用df['category_column'].cat.categories,这时就会报错。正确的做法是先转换类型,再使用.cat。 另外,需要注意转换后的影响,比如某些操作可能会改变数据,或者在转换时是否有缺失值需要处理。还需要提醒用户,使用astype转换时,如果列中存在NaN或其他非标准值,是否会影响转换结果。 总结起来,解决步骤是确认数据类型,转换为category,然后再使用.cat方法。同时,可能需要检查代码中是否有其他地方错误地假设了该列的数据类型,以避免类似问题再次发生。</think>遇到`AttributeError: Can only use .cat accessor with a 'category' dtype`错误时,通常是因为你尝试在非分类(Categorical)类型的Pandas Series上使用`.cat`访问器。以下是逐步解释和解决方法: --- ### **1. 错误原因** - Pandas的`.cat`访问器专门用于操作**分类数据类型(CategoricalDtype)**的列。 - 如果某个列的数据类型不是`category`,但你尝试通过`.cat`访问其属性(如`.cat.categories``.cat.codes`等),就会触发此错误。 --- ### **2. 验证数据类型** 首先检查目标列的数据类型: ```python import pandas as pd # 假设你的DataFrame是df,列名是'column_name' print(df['column_name'].dtype) ``` 如果输出不是`category`,则说明该列不是分类类型。 --- ### **3. 转换为分类类型** 将目标列转换为分类类型: ```python df['column_name'] = df['column_name'].astype('category') ``` --- ### **4. 使用.cat访问器** 转换后即可使用`.cat`访问器: ```python # 例如:获取分类的类别 print(df['column_name'].cat.categories) # 或设置新类别 df['column_name'] = df['column_name'].cat.set_categories(['A', 'B', 'C']) ``` --- ### **5. 常见场景示例** #### **场景1:直接对字符串列使用.cat** ```python # 错误示例 df['gender'] = ['Male', 'Female', 'Male'] print(df['gender'].cat.categories) # 报错,因为dtype是object,不是category ``` #### **解决方法** ```python # 转换为category类型 df['gender'] = df['gender'].astype('category') print(df['gender'].cat.categories) # 正常输出 ``` --- #### **场景2:读取数据时未指定分类类型** 从CSV文件读取数据时,Pandas可能不会自动推断分类类型: ```python df = pd.read_csv('data.csv') print(df['status'].dtype) # 输出可能是object或int,而不是category ``` #### **解决方法** 在读取时指定分类类型: ```python df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'status': 'category'}) ``` --- ### **6. 注意事项** - **性能优化**:分类类型适用于重复值多的列(如性别、状态码),可节省内存。 - **有序分类**:若需要排序,需明确指定`ordered=True````python df['priority'] = pd.Categorical(df['priority'], categories=['Low', 'Medium', 'High'], ordered=True) ``` --- ### **总结** 1. 检查列的数据类型:`df['column'].dtype`。 2. 转换为分类类型:`astype('category')`。 3. 再使用`.cat`访问器操作分类属性。 通过以上步骤,即可解决此错误并正确操作分类数据。
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