python删除数据集中的负值

要在Python中删除数据集中的负值，可以根据负值的定义进行操作。根据引用中的示例代码，我们可以通过遍历数据集中的标注文件，检查每个标注文件是否为空。如果为空，说明对应的图像是负样本，我们可以使用`os.remove()`函数删除该图像及其对应的标注文件。以下是删除负样本的Python代码示例:

import os

def delete_negative_samples(txt_folder, img_folder):
    txt_list = os.listdir(txt_folder)
    for txt_name in txt_list:
        name = txt_name[:-4  # 去除.txt后缀
        txt_path = os.path.join(txt_folder, txt_name)  # txt完整路径
        img_path = os.path.join(img_folder, name + ".png")  # 对应图像完整路径
        with open(txt_path, "r") as f:
            data = f.read()  # 读取txt全部内容
        if data == "":
            os.remove(txt_path)
            os.remove(img_path)
            print('{}为空，已被删除.'.format(name))

# 数据集的标注文件存放文件夹
txt_folder = r'/home/rtx2080ti/GeTu/train/1024_mask'
# 数据集的图像文件存放文件夹
img_folder = r'/home/rtx2080ti/GeTu/train/1024_img'

delete_negative_samples(txt_folder, img_folder)

以上代码通过`delete_negative_samples()`函数删除了数据集中的负样本，该函数遍历了标注文件夹中的所有标注文件，判断文件内容是否为空，如果为空，就删除对应的标注文件和图像文件。你可以根据实际情况修改标注文件和图像文件的文件路径。