用random从200张图随机选出20张并输出

时间: 2024-02-29 07:52:06 浏览: 25
好的,以下是 Python 代码实现: ```python import os import random # 设置图片目录路径和选取数量 dir_path = "图片目录路径" num_samples = 20 # 获取目录下所有图片的路径 img_list = [os.path.join(dir_path, img) for img in os.listdir(dir_path)] # 随机选取 num_samples 个样本 samples = random.sample(img_list, num_samples) # 输出选取的样本路径 for sample in samples: print(sample) ``` 你可以将代码中的 "图片目录路径" 替换成你实际的图片目录路径,然后运行代码即可输出随机选取的20张图片的路径。
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decode_predictions如何对多张图转化成一张表格表格输出

`decode_predictions` 函数是 Keras 模型中用于将模型输出的概率向量转换成可读性更强的标签的函数。它的输出结果是一个列表,其中每个元素都是一个包含前 K 个预测结果的元组列表。如果要将多张图像的预测结果转化成一张表格输出,可以使用 Pandas 库来实现。 具体来说,可以将每张图像的预测结果转化成一个 Pandas DataFrame,再将所有 DataFrame 合并成一个大的 DataFrame。具体代码如下所示: ``` python import pandas as pd from keras.applications.resnet50 import ResNet50, decode_predictions from keras.preprocessing import image # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet') # 读取多张图片并进行预测 img1 = image.load_img('path/to/image1.jpg', target_size=(224, 224)) img2 = image.load_img('path/to/image2.jpg', target_size=(224, 224)) img3 = image.load_img('path/to/image3.jpg', target_size=(224, 224)) x1 = image.img_to_array(img1) x2 = image.img_to_array(img2) x3 = image.img_to_array(img3) x = np.array([x1, x2, x3]) preds = model.predict(x) # 将预测结果转化成 Pandas DataFrame 并合并成一个大的 DataFrame df_list = [] for i in range(len(preds)): df = pd.DataFrame(decode_predictions(preds[i], top=5)[0], columns=['id', 'label', 'probability']) df['image'] = f'image{i+1}' df_list.append(df) result = pd.concat(df_list) # 输出结果 DataFrame print(result) ``` 上面的代码中,首先加载了 ResNet50 模型,并读取了三张图像进行预测。接着,将每张图像的预测结果转化成一个 Pandas DataFrame,并添加一列来表示该结果来自哪张图片。最后,将所有 DataFrame 合并成一个大的 DataFrame,并输出结果。输出结果类似于下面的表格: ``` id label probability image 0 n02119789 kit_fox 0.148583 image1 1 n02124075 Egyptian_cat 0.132016 image1 2 n02119022 red_fox 0.128331 image1 3 n02123045 tabby 0.103661 image1 4 n02123159 tiger_cat 0.054983 image1 0 n02123394 Persian_cat 0.457205 image2 1 n02124075 Egyptian_cat 0.285693 image2 2 n02123045 tabby 0.068564 image2 3 n02123159 tiger_cat 0.058704 image2 4 n02127052 lynx 0.024555 image2 0 n02123394 Persian_cat 0.262646 image3 1 n02124075 Egyptian_cat 0.219869 image3 2 n02123045 tabby 0.166961 image3 3 n02123159 tiger_cat 0.155977 image3 4 n02127052 lynx 0.048136 image3 ``` 其中,每行表示一个预测结果,包括图像 ID、预测标签、预测概率和所属图像。

在R语言中如何使用for循环一次输出多张图

可以使用 R 语言中的 `for` 循环和 `pdf()` 函数来一次输出多张图。具体步骤如下: 1. 首先,确定需要输出的图形数量,例如设为 `n`。 2. 使用 `pdf()` 函数打开一个 PDF 文件,文件名可以根据需要自定义,例如 `output.pdf`。 3. 在 `for` 循环中使用 `plot()` 函数输出每张图形,其中可以根据需要修改图形的参数和数据内容。 4. 在 `for` 循环结束后,使用 `dev.off()` 函数关闭 PDF 文件。 示例代码如下: ``` n <- 3 # 输出 3 张图形 pdf("output.pdf") # 打开 PDF 文件 for (i in 1:n) { # 输出第 i 张图形,此处使用示例数据 iris plot(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length, main = paste("Plot", i)) } dev.off() # 关闭 PDF 文件 ``` 执行完毕后,会在当前工作目录下生成一个名为 `output.pdf` 的文件,其中包含了三张图形,分别为“Plot 1”、“Plot 2”和“Plot 3”。

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