for i in list: # 遍历每一个文件 name = labels_name[i] # 获取每一个文件的文件名 read_file = open(txt_file_path + "/" + name, 'r') # 读取txt_file_path/labels路径中的文件，r表示以只读方式打开文件 fline = read_file.readlines() # 读取txt文件中每一行 / readlines()表示读取整行 / fline是列表类型，fline列表里的元素是str类型 save_txt = open(save_file_path + "/" + name, 'w+') # 读取save_file_path/labels路径中的文件. w+表示打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。 for j in fline: # 遍历txt文件中每一行 list1 = j.split() # print(list1) # 删除类别 if list1[0] != '1': # 删除类别1 if list1[0] != '5': # 删除类别5。请将改代码功能从删除类别改为挑选某类别

sketch-name-artboards：为草图命名Artboards-遍历每个画板并在画板名称所在的位置创建一个文本标签，以便在导出切片时可见。也可以在所有可见层周围绘制切片

遍历每个画板，并在画板名称所在的位置创建一个文本标签，以便在导出切片时可见。它还围绕所有可见内容（可切换）绘制一个切片。如果您移动/更改画板名称，只需重新运行该插件，它将用新的替换“旧画板标签”组...

labels_my-project-name_2022-06-08-07-56-09.json

pullhub::clipboard:从标签过滤的一个或多个github存储库获取拉取请求

Pullhub关于Pullhub是cli和lib工具，它列出了来自一个或多个存储库的所有拉取请求。它支持按标签过滤。安装npm install --save pullhub验证Pullhub通过github令牌对用户进行身份验证。要获取令牌，请访问此。对于...

# 遍历每个类别 for class_label in class_labels: # 获取该类别对应的文件夹名称 folder_name = class_labels[class_label] folder_path = os.path.join(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid', folder_name) # 初始化非透明像素点数量为 0 total_non_transparent_pixels = 0 # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件路径 filepath = os.path.join(folder_path, filename) # 判断是否为图像文件 if filepath.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')): # 计算非透明像素点数量 non_transparent_pixels = count_non_transparent_pixels(filepath) # 累加到总数中 total_non_transparent_pixels += non_transparent_pixels # 输出结果 print(f'类别 {class_label} 的非透明像素点总数：{total_non_transparent_pixels}')然后计算类别为1的像素点/（类别为1+类别为0的像素点）

可以在遍历完每个类别的非透明像素点数量后，将类别为1的非透明像素点数量和类别为0的非透明像素点数量相加，得到总的非透明像素点数量。然后就可以按照上面的方法计算类别为1的像素点占比了。具体的实现代码如下...

import os import shutil # 相对路径 relative_path = '.\dataset1.0\labels' # 遍历目录下的所有文件 for file_name in os.listdir(relative_path): file_path = os.path.join(relative_path, file_name) if file_name.endswith('.txt'): with open(file_path, 'r') as file: # 读取文件第一行的第一个数字作为标签类别编号 first_line = file.readline() label_number = int(first_line.strip()[0]) # 构建目标文件夹路径 destination_folder = '.\C{}'.format(label_number) # 如果目标文件夹不存在，则创建目标文件夹 if not os.path.exists(destination_folder): os.makedirs(destination_folder) # 构建目标文件路径 destination_file = os.path.join(destination_folder, file_name) # 移动文件到目标文件夹 shutil.move(file_path, destination_file)

# 读取文件第一行的第一个数字作为标签类别编号 first_line = file.readline() label_number = int(first_line.strip()[0]) # 构建目标文件夹路径 destination_folder = '.\C{}'.format(label_number) # ...

import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据集路径 data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' # 设置输出路径 output_path = 'ImageMITBIH/' N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = [] # 读取数据集中所有记录的文件名 records = wfdb.get_record_list('mitdb') print('file list =', records) # 循环遍历每个记录文件 for record in records: print('\n') print('Processing record:', record) # 读取记录文件中的信号和标注信息 all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record)) signals = [x[0] for x in all_signals] annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr') print('signals =', signals) print('signals_amount =', len(signals)) print('fields =', fields) print('annotations =', annotations) # 获取每个心拍的位置和类别 beats_pos = annotations.sample beats_labels = annotations.symbol print('beats_pos =', beats_pos) print('pos_amount =', len(beats_pos)) print('beats_labels =', beats_labels) print('labels_amount =', len(beats_labels)) print('labels_forms =', list(set(beats_labels))) for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': # 正常心拍 N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': # 房性早搏 A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': # 室性早搏 V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': # 室性融合波 F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': # 左束传导受阻 L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': # 右束传导受阻 R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: # 其他异常心拍或无效信号 qita_beats_pos.append(beats_pos[i])解释每一句的意思

11. for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': V_beats_pos....

class_labels = { 0: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\non-broken roofing', 1: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\broken roofing', 2: r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid\courtyard' }# 遍历每个类别 for class_label in class_labels: # 获取该类别对应的文件夹名称 folder_name = class_labels[class_label] folder_path = os.path.join(r'I:\18Breakageratecalculation\mask-slic use\maskSLIC-master\result\result6\slic_pellucid', folder_name) # 初始化非透明像素点数量为 0 total_non_transparent_pixels = 0 # 遍历文件夹中的所有文件 for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件路径 filepath = os.path.join(folder_path, filename) # 判断是否为图像文件 if filepath.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')): # 计算非透明像素点数量 non_transparent_pixels = count_non_transparent_pixels(filepath) # 累加到总数中 total_non_transparent_pixels += non_transparent_pixels # 输出结果 print(f'类别 {class_label} 的非透明像素点总数：{total_non_transparent_pixels}')怎么计算类别为1的像素点/（类别为1+类别为0的像素点）

可以先遍历文件夹中的所有图像文件，计算每个图像文件中类别为1的像素点数和类别为0的像素点数，然后将它们累加到总数中。最后，将类别为1的像素点数除以总像素点数，即可得到类别为1的像素点占总像素点数的比例。 ...

if name == "main": try: # main(labels=labels, model_addr=0x300000) # 修改模型所在路径 main(labels=labels, model_addr="/sd/model/model-32464.kmodel") except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect()

其中，labels是一个标签列表，model_addr是模型文件所在路径。 sys.print_exception(e)和lcd_show_except(e)是用于打印异常信息的函数调用。 finally块中的代码会在无论是否发生异常都会被执行。在这段...

修改代码：import os from PIL import Image import glob import numpy as np # 遍历文件夹 folder_path = 'E:/机器学习/helefull/labels' folders = os.listdir(folder_path) # print(folders) for filename in glob.glob(r'E:/机器学习/helefull/labels/*.png'): img=Image.open(filename).convert("RGB") # images=np.asarray(img) # print(images) # 只处理其中的20个文件夹 folder for folder in folders[:20]: folder_full_path = os.path.join(folder_path, folder) # print(folder_full_path) if os.path.isdir(folder_full_path): images = os.listdir(folder_full_path) print(images) blank_img = Image.new('RGB', (417, 354), (0, 0, 0)) for i,image_name in images: # 打开当前图片 img_path = os.path.join(folder_full_path, image_name) img = Image.open(img_path) # 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), i+100) blank_img.save(f'new_{folder}.png')

# 遍历每一个像素点 for x in range(img.width): for y in range(img.height): # 如果当前像素点值为255，则将该像素点在空白图片上标记为i+1 if img.getpixel((x, y)) == 255: blank_img.putpixel((x, y), i+...

import os import random from tqdm import tqdm # 指定 images 文件夹路径 image_dir = "C:/Users/86152/Desktop/coco128/images/train2017" # 指定 labels 文件夹路径 label_dir = "C:/Users/86152/Desktop/coco128/labels/train2017" # 创建一个空列表来存储有效图片的路径 valid_images = [] # 创建一个空列表来存储有效 label 的路径 valid_labels = [] # 遍历 images 文件夹下的所有图片 for image_name in os.listdir(image_dir): # 获取图片的完整路径 image_path = os.path.join(image_dir, image_name) # 获取图片文件的扩展名 ext = os.path.splitext(image_name)[-1] # 根据扩展名替换成对应的 label 文件名 label_name = image_name.replace(ext, ".txt") # 获取对应 label 的完整路径 label_path = os.path.join(label_dir, label_name) # 判断 label 是否存在 if not os.path.exists(label_path): # 删除图片 os.remove(image_path) print("deleted:", image_path) else: # 将图片路径添加到列表中 valid_images.append(image_path) # 将label路径添加到列表中 valid_labels.append(label_path) # print("valid:", image_path, label_path) # 遍历每个有效图片路径 for i in tqdm(range(len(valid_images))): image_path = valid_images[i] label_path = valid_labels[i] # 随机生成一个概率 r = random.random() # 判断图片应该移动到哪个文件夹 # train：valid：test = 7:2:1 if r < 0.1: # 移动到 test 文件夹 destination = "C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/datasets/test" elif r < 0.2: # 移动到 valid 文件夹 destination = "C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/datasets/valid" else: # 移动到 train 文件夹 destination = "C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/datasets/train" # 生成目标文件夹中图片的新路径 image_destination_path = os.path.join(destination, "images", os.path.basename(image_path)) # 移动图片到目标文件夹 os.rename(image_path, image_destination_path) # 生成目标文件夹中 label 的新路径 label_destination_path = os.path.join(destination, "labels", os.path.basename(label_path)) # 移动 label 到目标文件夹 os.rename(label_path, label_destination_path) print("valid images:", valid_images) #输出有效label路径列表 print("valid labels:", valid_labels)

然后通过遍历每个有效图片路径，随机生成一个概率，判断图片应该移动到哪个文件夹（train/valid/test）。最后生成目标文件夹中图片的新路径和 label 的新路径，移动图片和 label 到目标文件夹中。最后输出有效图片...

# Replacing all the class labels as follows: # neg = 0 # pos = 1 class_labels_test = [] for x in tqdm(y_test.index): if y_test.loc[x] == 'neg': class_labels_test.append(0) else: class_labels_test.append(1) y_test = class_labels_test

具体来说，它遍历了y_test的索引，如果y_test中的标签是“neg”，则将0添加到class_labels_test中，否则将1添加到class_labels_test中。最后将y_test赋值为class_labels_test，即完成了标签替换的操作。

# Mean shift algorithm def meanshift(data, r): labels = np.zeros(len(data.T)) peaks = [] #聚集的类中心 label_no = 1 #当前label labels[0] = label_no # findpeak is called for the first index out of the loop peak = findpeak(data, 0, r) peaks.append(peakT) # Every data point is iterated through for idx in range(0, len(data.T)): # 遍历数据，寻找当前点的peak # 并实时关注当前peak是否会收敛到一个新的聚类（和已有peaks比较） # 若是，更新label_no，peaks，labels，继续 # 若不是，当前点就属于已有类，继续 ### YOUR CODE HERE

### 以下是修改后的代码： def meanshift(data, r): labels = np.zeros(len(data.T)) peaks = [] #聚集的类中心 label_no = 1 #当前label ...该函数返回一个标签向量，表示每个数据点所属的聚类编号。

for epoch in range(num_epochs): for i, real_images in enumerate(dataloader): # 训练判别器 real_images = real_images.to(device) #print(real_images.shape) labels_real = torch.full((real_images.size(0),), 1.0, device=device) labels_fake = torch.full((real_images.size(0),), 0.0, device=device) 这段代码运行之后，报 'list' object has no attribute 'to'的错误，该如何修改

这个错误通常是因为你的 dataloader 返回的是一个列表而不是一个张量。你可以尝试将 real_images 转换为张量再进行操作。代码修改如下： python for epoch in range(num_epochs): for i, real_images_list ...

def meanshift(data, r): labels = np.zeros(len(data.T)) peaks = [] #聚集的类中心 label_no = 1 #当前label labels[0] = label_no # findpeak is called for the first index out of the loop peak = findpeak(data, 0, r) peakT = np.concatenate(peak, axis=0).T peaks.append(peakT) # Every data point is iterated through for idx in range(1, len(data.T)): # 遍历数据，寻找当前点的peak # 并实时关注当前peak是否会收敛到一个新的聚类（和已有peaks比较） # 若是，更新label_no，peaks，labels，继续 # 若不是，当前点就属于已有类，继续 ### YOUR CODE HERE

### 以下是完整的 Python 代码实现 def meanshift(data, r): labels = np.zeros(len(data.T)) peaks = [] #聚集的类中心 label_no = 1 #当前label ...该函数返回一个标签向量，表示每个数据点所属的聚类编号。

def gradientDescentnn(X,y,initial_nn_params,alpha,num_iters,Lambda,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels): #梯度下降优化网络 Theta1 = initial_nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1) #初始化第一层权重 Theta2 = initial_nn_params[((input_layer_size +1)* hidden_layer_size ):].reshape(num_labels,hidden_layer_size+1) #初始化第二层权重 m=len(y) #样本数 J_history =[] #每次迭代后的代加 for i in range(num_iters): #遍历每一次迭代过程 nn_params = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) # cost, grad1, grad2 = nnCostFunction(nn_params,input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels,X, y,Lambda)[3:] Theta1 = Theta1 - (alpha * grad1) Theta2 = Theta2 - (alpha * grad2) J_history.append(cost) nn_paramsFinal = np.append(Theta1.flatten(),Theta2.flatten()) return nn_paramsFinal , J_history

这是一个用于神经网络模型的梯度下降函数。它接受输入数据X、标签y、初始权重initial_nn_params、学习率alpha、迭代次数num_iters、正则化参数Lambda、输入层大小input_layer_size、隐藏层大小hidden_layer_size和...

您理解错我的意思了，我是想用这种方式来返回我的filename def path_list(main_dir,filename): # main_dir字符串,包含子目录的目录，每个子目录都包含图片，，该函数遍历每个子目录， # 并从中提取图片，然后将文件路径追加到名为dk的列表中 # dk = [] label = [] i = 0 for x in os.listdir(main_dir): print(x) if x != ".DS_Store": # 这里的条件具体问题具体分析（系统不同隐藏文件名称不同） td = main_dir + '/'+ x +'/' for file in os.listdir(td): fl = os.path.join(td, file) dk.append(fl) flag = file.split('_') print(flag) if flag[0] == 'NV': # 本程序暴力行为标签为1，非暴力行为标签为0 label.append(0) else: label.append(1) df = pd.DataFrame(data={"piturePath": dk, "labels": label}) df.to_csv(filename, sep=',',index=False) return filename 你按照这里的标签改一下代码

这个函数将遍历指定目录下的每个子目录，并将每个文件的路径添加到名为dk的列表中。同时，根据文件名的规则，将标签添加到名为label的列表中。最后，函数将创建一个包含文件路径和标签的DataFrame，并将其保存为...

def cell_counter(image, min_area=20): """细胞计数""" # for s in image: df = pd.DataFrame() image =cv2.imread(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv2.threshold(gray, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU) kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) distance = ndi.distance_transform_edt(opening) coords = peak_local_max(distance, min_distance=9, footprint=np.ones((7, 7)), labels=opening) mask = np.zeros(distance.shape, dtype=bool) mask[tuple(coords.T)] = True markers, _ = ndi.label(mask) labels = watershed(-distance, markers, mask=opening, watershed_line=True) labels_area = [region.area for region in regionprops(labels) if region.area > min_area] cell_num = len(labels_area) print(cell_num) df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,cell_num)}, index=[0]), ignore_index=True) print(df) # return cell_num # df.to_excel('1.xlsx', index=False) if name == 'main': path = r'D:\0531test' slide_path = os.listdir(path) # df =pd.DataFrame(slide_path) # df.to_excel('1.xlsx',index=False) for i in slide_path: slide_name = os.path.basename(i) #slide_name 样本名称 file_path = os.path.join(path,slide_name) images = os.listdir(file_path) f = glob.glob(os.path.join(file_path, '*.jpg')) for image in f: # print(s) # for s in images: # image_name = os.path.basename(s) # name = image_name.replace('.jpg','') # df = df.append(pd.DataFrame({(file_path,name[:-8])}, index=[0]), ignore_index=True) cell_counter(image) # df.to_excel('1.xlsx',index=False)

13. 如果作为脚本运行，则遍历指定路径下的所有图像文件，调用 cell_counter() 函数，并将结果存储在一个名为 1.xlsx 的 Excel 文件中。该函数的实现比较复杂，涉及到了多个图像处理库的函数。其中，Scikit-...

解释以下代码：import pandas as pd data = pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') import numpy as np X = np.array(data) def kmeans(X, k, max_iter=100): # 随机选择k个质心 centroids = X[np.random.choice(X.shape[0], k, replace=False), :] for i in range(max_iter): # 分配样本到簇中 distances = np.sqrt(((X - centroids[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2)) labels = np.argmin(distances, axis=0) # 计算每个簇的质心 new_centroids = np.array([X[labels == j].mean(axis=0) for j in range(k)]) # 判断质心是否发生变化 if np.allclose(centroids, new_centroids): break centroids = new_centroids return labels, centroids labels, centroids = kmeans(X, 4)

2. 定义了一个kmeans函数，它接受三个参数：X是数据集，k是簇的数量，max_iter是迭代的最大次数。 3. 在kmeans函数中，随机初始化k个质心并将其存储在centroids变量中。 4. 进入迭代过程，其中每次迭代都执行以下...

for i in range(0, 45): labels_edited[i * 15:(i + 1) * 15] = labels

这是一个简单的 Python 循环，用于将一个名为 labels 的列表中的值复制到另一个名为 labels_edited 的列表中。具体来说，它将 labels 中的每个值重复 15 次，并将这些重复值分别存储在 labels_edited 中的...

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pullhub::clipboard:从标签过滤的一个或多个github存储库获取拉取请求

if __name__ == "__main__": try: # main(labels=labels, model_addr=0x300000) # 修改模型所在路径 main(labels=labels, model_addr="/sd/model/model-32464.kmodel") except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect()

# Replacing all the class labels as follows: # neg = 0 # pos = 1 class_labels_test = [] for x in tqdm(y_test.index): if y_test.loc[x] == 'neg': class_labels_test.append(0) else: class_labels_test.append(1) y_test = class_labels_test

for i in range(0, 45): labels_edited[i * 15:(i + 1) * 15] = labels

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if name == "main": try: # main(labels=labels, model_addr=0x300000) # 修改模型所在路径 main(labels=labels, model_addr="/sd/model/model-32464.kmodel") except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect()