folder_path = os.getcwd() mat_file = sio.loadmat(folder_path + "Data.mat") mat_file_labels = sio.loadmat(folder_path + "label.mat")

这段代码的作用是加载当前工作目录下的名为 "Data.mat" 和 "label.mat" 的 MATLAB 数据文件，并将它们存储在变量 mat_file 和 mat_file_labels 中。使用了 Python 的 SciPy 库中的 loadmat() 函数，该函数用于从 MATLAB 4 以后的版本中读取 .mat 文件。这些文件通常包含了矩阵或数组数据。在这里，这些数据文件可能包含了某种数据集和标签。

相关问题

export_path = os.path.join(os.getcwd(), "exports/KIBA.csv")怎么修改导出路径

您可以将代码中的 "exports/KIBA.csv" 修改为您所需的路径，例如：

export_path = os.path.join(os.getcwd(), "my_folder/my_file.csv")

这会将导出的文件保存在名为 "my_folder" 的文件夹中，文件名为 "my_file.csv"。请确保您有权限在该文件夹中创建文件。

如果没有data数据，只有本地文件夹下面的图片，这段代码应该怎么改：data = np.load('data.npy') x = data[:, :-1] y = data[:, -1]

如果没有data数据，只有本地文件夹下面的图片，你需要用opencv库的imread()函数读取这些图片并将其转换为numpy数组。你可以按照以下示例代码来修改：

import os
import cv2
import numpy as np

data = []
labels = []

path = 'your_folder_path'
for folder in os.listdir(path):
for file in os.listdir(os.path.join(path, folder)):
img = cv2.imread(os.path.join(path, folder, file))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #如果是彩色图像需要将其转化为灰度图
img = cv2.resize(img,(img_size,img_size)) #如果需要调整图像大小，可以用cv2.resize函数
data.append(np.array(img))
labels.append(folder)

data = np.array(data) / 255.0 #归一化
labels = np.array(labels)

x = data
y = labels

注意：你需要根据自己的需求修改上述代码。