sample_1 = np.empty([len(sample_lable_1),precip.shape[1],precip.shape[2]], dtype=float, order='C')

这一行代码创建了一个三维的 NumPy 数组，其形状为 `(len(sample_lable_1), precip.shape[1], precip.shape[2])`。这个数组中的每个元素都是浮点型的。这个数组是通过 `np.empty` 函数创建的，它会分配一块内存来存储数组的元素，但不会初始化这些元素的值，因此它们的值可能是任意的。`order='C'` 参数表示数组在内存中按 C 顺序存储，这意味着它是按行排列的，即相邻的行在内存中也是相邻的。

相关问题

path = 'F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据' csv_files = [] for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(path, topdown=False): for filename in filenames: if filename.endswith('.csv'): csv_files.append(os.path.join(dirpath, filename)) #%% import matplotlib.image as mpimg test_image=[] test_lable=[] x='' csv=csv_files[1] #F:\GTSRB-德国交通标志识别图像数据\Test.csv base_path = os.path.dirname(csv) # read csv data trafficSigns = [] with open(csv,'r',newline='') as file: header = file.readline() header = header.strip() header_list = header.split(',') print(header_list) #print(header_list[6]) for row in file.readlines(): row_data = row.split(',') x=row_data[7] x='F:/GTSRB-德国交通标志识别图像数据/'+x x=x.strip('\n') m=row_data[6] test_lable.append(int(row_data[6])) test = Image.open(x) test = test.resize((48,48),Image.ANTIALIAS) test = np.array(test) test_image.append(test) #%% test_data = np.array(test_image) #%% test_lable = np.array(test_lable) #%% #标签进行one-hot编码 labels = test_lable one_hot_labels = tf.one_hot(indices=labels,depth=43, on_value=1, off_value=0, axis=-1, dtype=tf.int32, name="one-hot") #%% #print(one_hot_labels.shape) test_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1. /255 ) test_data_generator = test_datagen.flow( x=test_data, y=one_hot_labels, #target_size=(48, 48), batch_size=32 #class_mode='categorical' ) #%% print(test_lable)

这段代码的功能是读取指定路径下的CSV文件，并根据CSV文件中的信息加载图像数据和标签。下面是对这段代码的解释：

1. 首先，通过使用`os.walk`函数遍历指定路径下的所有文件和文件夹，并将以`.csv`结尾的文件路径添加到`csv_files`列表中。

2. 接下来，导入所需的库，其中`matplotlib.image`用于读取图像数据。

3. 定义一个空列表`test_image`和`test_label`用于存储图像数据和标签。

4. 通过选择一个CSV文件路径，例如`csv_files[1]`，并获取其所在目录的路径。

5. 打开CSV文件，读取文件中的内容。首先读取文件的第一行，作为列名，并将其转换为列表形式存储在`header_list`中。

6. 接下来，遍历文件的每一行，将每行数据转换为列表形式存储在`row_data`中。在这个过程中，从第7个位置获取图像文件的路径，并将其与基本路径拼接成完整路径`x`。

7. 将第6个位置的标签值转换为整数，并将其添加到`test_label`列表中。

8. 使用PIL库的`Image.open()`方法打开图像文件，调整图像大小为(48,48)，并将其转换为数组形式存储在`test_image`列表中。

9. 将`test_image`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_data`中。

10. 将`test_label`列表转换为NumPy数组形式存储在`test_label`中。

11. 使用TensorFlow的`tf.one_hot()`函数对标签进行one-hot编码，将其转换为独热编码形式存储在`one_hot_labels`中。

12. 使用`ImageDataGenerator`函数创建一个测试数据生成器`test_data_generator`，用于在后续的模型评估中生成测试数据批次。

13. 最后，打印输出`test_label`，即测试数据的标签。

reverse_dict = {v:k for k,v in map_characters.items()} # 获取目录 "/opt/test/" 下的所有内容（所有图片的地址+图片名） for pic in glob.glob(path+'*.*'): # os.path.basename(pic):返回每张图片的名字 char_name = "".join(os.path.basename(pic).split('_')[0]) # 查找 人名 是否在 lable-value 里面 if char_name in reverse_dict: temp = cv2.imread(pic) temp = cv2.cvtColor(temp, cv2.COLOR_BGR2RGB) temp = cv2.resize(temp, (img_height,img_width)).astype('float32') / 255. pics.append(temp) labels.append(reverse_dict[char_name]) # 得到的将是 int X_test = np.array(pics) y_test = np.array(labels) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes) # one-hot编码 详细的解释这段代码

这段代码主要是用于读取指定目录下的图片，并将其转换为模型可以接受的格式。具体的解释如下：

首先，代码定义了一个字典 `reverse_dict`，用于将字符和对应的标签值进行映射。

然后，代码使用 `glob.glob` 函数遍历指定目录下的所有图片，并使用 `os.path.basename` 函数获取每张图片的名称。

接着，代码通过拆分图片名称来获取对应的人物名称，并在 `reverse_dict` 中查找该人物名称对应的标签值。

如果找到了对应的标签值，则代码使用 OpenCV 库读取该图片，并将其转换为 RGB 格式、缩放到指定大小并归一化后的浮点数数组。这些处理后的图片被添加到一个名为 `pics` 的列表中，并将对应的标签值添加到一个名为 `labels` 的列表中。

最后，代码将 `pics` 和 `labels` 转换为 `X_test` 和 `y_test`，并使用 `keras.utils.to_categorical` 函数将标签进行 one-hot 编码。这样，就可以将数据用于模型的测试了。