def read_directory(directory_name,height,width,normal): file_list=os.listdir(directory_name) file_list.sort(key=lambda x: int(x.split('-')[0])) img = [] label0=[] for each_file in file_list: img0 = Image.open(directory_name + '/'+each_file) img0 = img0.convert('L') gray = img0.resize((height,width)) img.append(np.array(gray).astype(np.float)) label0.append(float(each_file.split('.')[0][-1])) if normal: data = np.array(img)/255.0#归一化 else: data = np.array(img) data=data.reshape(-1,1,height,width) label=np.array(label0) return data,label解释一下、

这是一个函数，用于读取一个目录下的一系列图像文件，并将它们转换成一个数组，其中每个图像都是一个矩阵。这个函数有四个参数，分别是目录名称，图像的高度，图像的宽度，以及一个布尔值，表示是否需要将图像数据归一化到 [0,1] 范围内。

首先，这个函数使用 `os.listdir()` 函数读取目录下的所有文件名，并按照文件名的前缀数字排序，以确保图像被按照正确的顺序读取。

然后，这个函数遍历所有图像文件，并使用 PIL 库中的 `Image.open()` 函数打开图片，将其转换成灰度图像，并调整大小为指定的高度和宽度。这个函数使用 `np.array()` 将每个图像转换成一个 NumPy 数组，并将其添加到一个图片列表中，同时还将每个图像的标签（即文件名中的最后一个数字）添加到另一个标签列表中。

如果指定了 `normal` 参数为 `True`，则将图像数据归一化到 [0,1] 范围内，否则不进行归一化。最后，将所有图像数据转换成一个四维的 NumPy 数组，形状为 `(样本数, 通道数, 高度, 宽度)`，并将标签列表转换成一个 NumPy 数组，并将它们一起返回。

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def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest)

这个函数`copy_files`的作用是将源目录（src）中的所有文件复制到目标目录（dest）中。具体实现如下：

1. 使用`os.listdir(src)`获取源目录中的所有文件和文件夹的名称。
2. 对于每个文件名（file_name）进行循环处理。
3. 使用`os.path.join(src, file_name)`将源目录和文件名拼接成完整的文件路径（full_file_name）。
4. 使用`os.path.isfile(full_file_name)`检查该路径是否为一个文件。
5. 如果是文件，则使用`shutil.copy(full_file_name, dest)`将文件复制到目标目录中。

这个函数依赖于`os`和`shutil`模块，因此在使用之前需要先导入它们。这个函数可以方便地实现将一个目录下的所有文件复制到另一个目录中的操作。

folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path)

你的代码已经成功读取了Excel文件。接下来，你可以使用`y`变量来计算平均值，并将结果保存到一个新的DataFrame中。然后，你可以使用`to_excel()`方法将这个新的DataFrame写入一个新的Excel文件中。下面是一个修改后的示例代码：

import pandas as pd
import os

folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分'
file_names = os.listdir(folder_path)

# 创建空的DataFrame来存储数据
avg_data = pd.DataFrame()

for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    y = pd.read_excel(file_path)
    
    # 计算每列的平均值
    avg = y.mean(axis=0)
    
    # 将平均值数据添加到avg_data DataFrame中
    avg_data = avg_data.append(avg, ignore_index=True)

# 创建新的Excel文件并写入数据
output_file = 'output.xlsx'
avg_data.to_excel(output_file, index=False)

在上面的代码中，`avg_data`是用来存储每个文件中每列的平均值的DataFrame。最后，将`avg_data`中的数据写入一个新的Excel文件`output.xlsx`中。请确保你已经安装了`pandas`库，并且将`output.xlsx`替换为你想要保存结果的文件名。