novel_names = list(os.listdir(novel_path)) seg_novel = [] for novel_name in novel_names: novel = open(novel_path + novel_name, 'r', encoding='utf-8-sig') print("Waiting for {}...".format(novel_name)) line = novel.readline() forward_rows = len(seg_novel) while line: line_1 = line.strip() outstr = '' line_seg = jieba.cut(line_1, cut_all=False) for word in line_seg: if word not in stop_words: if word != '\t': if word[:2] in people_names: word = word[:2] outstr += word outstr += " " if len(str(outstr.strip())) != 0: seg_novel.append(str(outstr.strip()).split()) line = novel.readline() print("{} finished，with {} Row".format(novel_name, (len(seg_novel) - forward_rows))) print("-" * 40) print("-" * 40) print("-" * 40) 分析以上代码

这段代码的主要功能是将小说文件中的文本进行分词，并将分好词的结果保存在一个二维列表 seg_novel 中。具体来说，代码首先获取小说文件夹中的所有小说文件名，并将它们保存在 novel_names 列表中。然后，代码遍历每一个小说文件，在每个文件中逐行读取文本内容。对于每一行文本，代码首先去掉行末的换行符，并利用 jieba 库进行中文分词处理。接下来，代码遍历分好的词语，判断它是否在停用词列表 stop_words 中，如果不在，就将它加入到 outstr 变量中。此外，如果一个词语的前两个字符在人物名称列表 people_names 中出现，代码会将该词语缩短为前两个字符。最后，如果 outstr 中有非空的分词结果，代码将这些结果保存在 seg_novel 列表中，并以空格为分隔符进行拆分。最后，代码打印出每个小说文件的处理结果和行数。值得注意的是，该代码使用了 os 库来遍历文件夹中的文件，并使用了 utf-8-sig 编码来读取小说文件。

相关问题

class_names = os.listdir(src_data_folder) # 在目标目录下创建文件夹 split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) # 然后在split_path的目录下创建类别文件夹 for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path) 解释代码

这段代码的功能是在目标文件夹下创建一个分割数据集的文件夹，并在该文件夹下按类别创建子文件夹，用于存储训练集、验证集和测试集的图像数据。

具体实现方式是，首先获取源数据文件夹中所有类别的文件夹名，保存在 `class_names` 列表中。接下来，根据给定的分割名称（即 `'train'`、`'val'` 和 `'test'`），在目标数据文件夹中创建相应的文件夹，例如 `target_data_folder/train`、`target_data_folder/val` 和 `target_data_folder/test`。如果文件夹已经存在，则不进行任何操作。

然后，对于每个类别，根据分割名称在相应的文件夹下创建一个子文件夹，用于存储该类别的图像数据。例如，对于类别 `class_name` 和分割名称 `split_name`，创建的子文件夹路径为 `target_data_folder/split_name/class_name`。如果文件夹已经存在，则不进行任何操作。

需要注意的是，该代码假定源数据文件夹中的每个类别都有对应的子文件夹，且子文件夹中包含该类别的所有图像数据。如果源数据文件夹结构不同，可能需要根据实际情况来修改代码。

为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

这段代码定义了一个名为`data_set_split`的函数，其作用是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集，并将划分后的数据存储到目标文件夹中。具体来说，以下是对每行代码的注释：

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1):

定义一个名为`data_set_split`的函数，接受3个参数：原始数据所在文件夹路径`src_data_folder`、划分后数据存储的目标文件夹路径`target_data_folder`，以及训练集、验证集、测试集的划分比例，默认值分别为0.8、0.1、0.1。

print("开始数据集划分")

在函数执行时，打印一条信息，表示开始进行数据集划分。

class_names = os.listdir(src_data_folder)

使用`os`模块中的`listdir`函数，获取原始数据文件夹中的所有子文件夹名称，保存到`class_names`列表中。

split_names = ['train', 'val', 'test']

定义一个包含3个元素的列表，分别表示划分后的3个数据集的名称。

for split_name in split_names:
    split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name)
    if os.path.isdir(split_path):
        pass
    else:
        os.mkdir(split_path)

对于每个划分后的数据集，将其存储的路径保存到`split_path`变量中，并检查该路径是否已存在。如果不存在，则使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。

for class_name in class_names:
    class_split_path = os.path.join(split_path, class_name)
    if os.path.isdir(class_split_path):
        pass
    else:
        os.mkdir(class_split_path)

对于每个原始数据子文件夹，在划分后的每个数据集中创建一个相应的子文件夹，并将其存储的路径保存到`class_split_path`变量中。如果该路径已存在，则跳过；否则，使用`os`模块中的`mkdir`函数创建该路径。