import pretty_midi # 读取MIDI文件 midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI('output18.mid') # 提取音符信息 note_list = [] for instrument in midi_data.instruments: for note in instrument.notes: note_list.append((note.start, note.end, note.pitch)) # 将音符信息保存到文件中 with open('music.notes', 'w') as f: for note in note_list: f.write(f'{note[0]},{note[1]},{note[2]}\n') f.close() # 读取文件中的所有音符 note_list = [] with open('music.notes', 'r') as f: for line in f: start, end, pitch = [float(x) for x in line.strip().split(',')] note_list.append((start, end, pitch)) f.close() # 打印读取的音符列表 print(note_list) if len(note_list) == 0: print("note_list is empty") else: for note in note_list: if len(note) != 3: print("Invalid note format:", note) print("note_list contents:", note_list)

时间: 2024-01-25 11:02:21 浏览: 30
你在读取文件时,将 `f.close()` 放在了 `for` 循环内部,这会导致在第一次循环结束时就关闭了文件,然后再次循环时会出现 I/O 操作错误。你可以将 `f.close()` 移到循环外,或者使用 `with` 语句来自动关闭文件。 以下是修改后的代码示例: ```python import pretty_midi # 读取 MIDI 文件 midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI('output18.mid') # 提取音符信息 note_list = [] for instrument in midi_data.instruments: for note in instrument.notes: note_list.append((note.start, note.end, note.pitch)) # 将音符信息保存到文件中 with open('music.notes', 'w') as f: for note in note_list: f.write(f'{note[0]},{note[1]},{note[2]}\n') # 读取文件中的所有音符 note_list = [] with open('music.notes', 'r') as f: for line in f: start, end, pitch = [float(x) for x in line.strip().split(',')] note_list.append((start, end, pitch)) # 打印读取的音符列表 print(note_list) if len(note_list) == 0: print("note_list is empty") else: for note in note_list: if len(note) != 3: print("Invalid note format:", note) print("note_list contents:", note_list) ``` 在这个示例中,我们将 `f.close()` 移到了循环外。同时,我们在读取文件时使用了 `with` 语句,这样可以在文件使用完毕后自动关闭文件,避免了手动关闭文件时遗漏的问题。

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import pandas as pd import tkinter as tk from tkinter import filedialog from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 定义全局变量 file_path = "" def import_csv_data(): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() # 读取CSV文件并显示在Text控件上 data = pd.read_csv(file_path) # 获取前5行数据 top_5 = data.head() # 将前5行数据插入到Text控件 txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 修改2:使用全局变量 # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 这段代码后的def encode_categorical_data(): # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("file.csv") # 提取类别型数据 categorical_data = data.select_dtypes(include=['object']) # 编码数据 encoder = LabelEncoder() encoded_data = categorical_data.apply(encoder.fit_transform) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, categorical_data.columns] = encoded_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "编码类别型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))这段代码怎么改能跑通

优化这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("output.xlsx") # 提取特征和标签 features = data.iloc[:, 1:].values labels = np.where(data.iloc[:, 0] > 59, 1, 0) # 特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=11) selected_features = selector.fit_transform(features, labels) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(selected_features, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 创建随机森林分类器 rf_classifier = RandomForestClassifier() # 定义要调优的参数范围 param_grid = { 'n_estimators': [50, 100, 200], # 决策树的数量 'max_depth': [None, 5, 10], # 决策树的最大深度 'min_samples_split': [2, 5, 10], # 拆分内部节点所需的最小样本数 'min_samples_leaf': [1, 2, 4] # 叶节点上所需的最小样本数 } # 使用网格搜索进行调优 grid_search = GridSearchCV(rf_classifier, param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合和对应的准确率 print("最佳参数组合:", grid_search.best_params_) print("最佳准确率:", grid_search.best_score_) # 使用最佳参数组合训练模型 best_rf_classifier = grid_search.best_estimator_ best_rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = best_rf_classifier.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 打印最高准确率分类结果 print("最高准确率分类结果:", accuracy)

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