parfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.par')) timfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.tim'))

时间: 2024-01-25 12:04:59 浏览: 147
RAR

Redis-3.2.100和0.8桌面管理工具

这段代码是用来获取指定文件夹中的所有以".par"和".tim"结尾的文件，并按照文件名进行排序。其中，`datadir`是指定的文件夹路径。 `glob.glob(datadir + '/*.par')`会返回一个列表，包含所有以".par"结尾的文件的路径。 `glob.glob(datadir + '/*.tim')`会返回一个列表，包含所有以".tim"结尾的文件的路径。 然后，使用`sorted()`函数对这两个列表进行排序，得到按文件名排序后的列表。
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解释一下这段代码mask_path = sorted(glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz"))

这段代码使用了 glob.glob 函数来获取指定路径下的所有匹配指定模式的文件路径，并将这些路径按照字母顺序排序。 具体解释如下： - glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz")：使用匹配模式 /home/...

filelist = glob.glob(os.path.join(datadir, "**", "*.JPEG")) filelist = [os.path.relpath(p, start=datadir) for p in filelist] filelist = sorted(filelist) filelist = "\n".join(filelist)+"\n" with open(self.txt_filelist, "w") as f: f.write(filelist) tdu.mark_prepared(self.root)解析

1. 使用glob模块的glob函数，结合os模块的join函数，查找datadir目录及其子目录下所有的JPEG文件，并将它们的文件路径存储在filelist列表中。 2. 使用os模块的relpath函数，将filelist中的文件路径转化为相对于...

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

这是一个 Python 类的初始化函数，它接收一个参数 root，并利用 glob 和 os 模块来获取该路径下的文件路径，并将它们存储在类的属性 input_paths 和 label_paths 中。其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/...

img_list = sorted(glob.glob('2d_images/*.tif'))

这行代码使用了Python标准库中的glob模块，其中的glob函数返回一个文件名列表，该列表包含了满足指定模式的文件名。在这个例子中，指定模式是'2d_images/*.tif'，它将匹配所有位于'2d_images'目录中以'.tif'结尾的...

data_names = sorted(glob.glob(os.path.join('data/', '*.npz')))

这行代码使用了 Python 中的 glob 模块和 os 模块，其中 os.path.join() 方法用于将多个路径组合成一个完整的路径名，glob.glob() 方法可以获取指定路径下的所有符合特定条件的文件名，如此处的 '*.npz' 表示获取...

def load_data(Battary_list, dir_path): Battery = {} for name in Battary_list: print('Load Dataset ' + name + ' ...') path = glob.glob(dir_path + name + '/*.xlsx') dates = [] for p in path: df = pd.read_excel(p, sheetname=1) print('Load ' + str(p) + ' ...') dates.append(df['Date_Time'][0]) idx = np.argsort(dates) path_sorted = np.array(path)[idx]

然后，通过循环遍历 Battary_list 中的每个电池数据的名称，在每次循环中，使用 glob.glob 函数获取符合条件的 Excel 文件的路径，并将这些路径存储在 path 变量中。 接下来，通过循环遍历 path 中的每个 Excel ...

if not tdu.is_prepared(self.root): # prep print("Preparing dataset {} in {}".format(self.NAME, self.root)) datadir = self.datadir if not os.path.exists(datadir): path = os.path.join(self.root, self.FILES[0]) if not os.path.exists(path) or not os.path.getsize(path)==self.SIZES[0]: import academictorrents as at atpath = at.get(self.AT_HASH, datastore=self.root) assert atpath == path print("Extracting {} to {}".format(path, datadir)) os.makedirs(datadir, exist_ok=True) with tarfile.open(path, "r:") as tar: tar.extractall(path=datadir) print("Extracting sub-tars.") subpaths = sorted(glob.glob(os.path.join(datadir, "*.tar"))) for subpath in tqdm(subpaths): subdir = subpath[:-len(".tar")] os.makedirs(subdir, exist_ok=True) with tarfile.open(subpath, "r:") as tar: tar.extractall(path=subdir)解析

- 第三行代码将数据集文件目录路径存储到datadir变量中。 - 第四行代码检查数据集文件目录是否存在，如果不存在，则需要下载数据集文件。 - 第五行代码定义了一个变量path，表示数据集文件的路径。该变量的值是self....

self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab"))))

这段代码与上一段代码类似，不同之处在于它获取的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径，将它们存储在类的属性 label_paths 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem 函数中，根据给定的 index 加载信号和标签数据，并对信号进行归一化处理，并返回...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集，如果数据集不存在，就无法读取，因此在构造函数中进行判断，可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))

然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径，并对文件名进行排序。接着，获取与训练数据对应的标签文件的路径，并同样进行排序。最后，判断训练数据和标签文件的数量是否一致，如果不一致，也会抛出异常。...

img_list = sorted(glob.glob('C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png'))

这段代码使用了Python中的glob模块来获取指定文件夹下所有后缀为.png的文件路径，并将这些路径按照字母顺序排序后存储在列表img_list中。具体解释如下： - glob.glob(): 该函数可以获取符合指定规则的所有文件路径...

import glob from Preparedata.data import dataPrepare from networkTool import CPrintl def makedFile(dir): fileList = sorted(glob.glob(dir)) return fileList

函数的功能是使用glob.glob函数获取指定目录中的所有文件，并按照文件名进行排序。然后将排序后的文件列表作为结果返回。 这段代码的作用是导入所需的模块，并定义一个函数用于获取指定目录中的所有文件并按照...

labels_name = sorted(item.name for item in train_data_root.glob('*/') if item.is_dir()) print(labels_name)，将以上代码的字典更新为长度2

labels_name = sorted((item.name, i) for i, item in enumerate(train_data_root.glob('*/')) if item.is_dir()) print(labels_name) 其中，enumerate() 函数用于将标签名称转换为数字编号。

image_list = sorted((glob.glob(os.path.join(dataset_frames_dir, str('{:02d}

glob.glob() 是 Python 自带的查找文件路径的方法，使用时需要导入 glob 模块。其中，os.path.join() 方法可以将多个路径组合成一个完整的路径名，参数中将 dataset_frames_dir 和 '{:02d}。' 两个路径通过 join() ...

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() detector.setMaxFeatures(1000) matcher = cv2.FlannBasedMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:100]这段代码怎么改'cv2.SIFT' object has no attribute 'setMaxFeatures'这个错误会不报错

matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:100] # 接下来可以根据匹配结果进行后续处理 在上面的代码中，我将 detector = cv2.SIFT_create() 修改为 detector = cv2...
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