D:\机器学习\Scripts\python.exe D:\晨曦\实验\机器学习\机器学习.py 生成的图片找不到路径

你可以尝试使用绝对路径来指定图片的路径，例如：

import os
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取当前脚本所在目录
dir_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 拼接图片路径
img_path = os.path.join(dir_path, 'image.png')

# 读取图片并显示
img = plt.imread(img_path)
plt.imshow(img)
plt.show()

其中，`os.path.abspath(__file__)`可以获取当前脚本的绝对路径，`os.path.dirname()`可以获取当前脚本所在目录的路径，`os.path.join()`可以将路径拼接起来，最终得到图片的绝对路径。这样就可以确保程序能够找到图片了。

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用python编写利用机器学习中的决策树算法检测判别数据库中的恶意网页

好的，这个任务可以使用Python中的Scikit-learn库来实现。下面是一些基本步骤：

1. 搜集数据集：首先，需要搜集一个包含恶意和非恶意网页的数据集。可以使用公开可用的数据集，如UCI Machine Learning Repository中的数据集。该数据集包含了几个关于网页的特征，比如URL长度、出现的JavaScript函数、HTML标记等。

2. 数据预处理：接下来，需要进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。可以使用Python中的Pandas库来处理数据。

3. 特征提取：使用决策树算法需要先进行特征提取。可以使用Python中的Scikit-learn库中的特征提取函数。

4. 划分训练集和测试集：使用Scikit-learn库的train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集。

5. 训练决策树模型：使用Scikit-learn库的DecisionTreeClassifier函数进行模型训练。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。可以使用准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('malicious_webpages.csv')

# 数据预处理
data.dropna(inplace=True)
X = data.drop('is_malicious', axis=1)
y = data['is_malicious']

# 特征提取
features = ['url_length', 'num_scripts', 'num_iframes']
X = X[features]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，'malicious_webpages.csv'是包含恶意和非恶意网页的数据集文件名，'is_malicious'是标记列名，'url_length'、'num_scripts'和'num_iframes'是用于训练模型的特征列名。

在机器学习中，对这个文件夹E:\\2_PYcharm_workfile\\3_FRANC3D\\database_SIF\\ALLtrain中的若干TXT文件跳过标题行，按照列对其进行归一化处理

要在机器学习中对指定文件夹下的多个TXT文件进行跳过标题行并按列进行归一化处理，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，导入所需的Python库，如pandas和numpy。

2. 使用pandas的`read_csv`函数逐个读取每个TXT文件，并设置`header`参数为跳过标题行。可以使用`glob`模块来获取指定文件夹中的所有TXT文件的文件名。

3. 对每个文件进行逐列归一化处理。可以使用pandas的`apply`函数和numpy的`normalize`函数来实现。首先，使用`apply`函数将每一列作为一个Series对象传递给`normalize`函数，然后将归一化后的值替换回原来的列。

4. 将处理后的数据保存到新的文件中，可以使用pandas的`to_csv`函数。

下面是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import glob

# 获取指定文件夹中的所有TXT文件的文件名
file_list = glob.glob('E:\\2_PYcharm_workfile\\3_FRANC3D\\database_SIF\\ALLtrain\\*.txt')

# 定义归一化函数
def normalize_column(column):
    normalized_column = (column - column.min()) / (column.max() - column.min())
    return normalized_column

# 逐个读取文件并进行处理
for file_name in file_list:
    # 读取文件，跳过标题行
    df = pd.read_csv(file_name, header=1)
    
    # 对每一列进行归一化处理
    df = df.apply(normalize_column, axis=0)
    
    # 保存处理后的数据到新的文件
    output_file_name = file_name.replace('.txt', '_normalized.txt')
    df.to_csv(output_file_name, index=False)

这样，指定文件夹下的每个TXT文件都会被读取并进行跳过标题行和归一化处理，处理后的结果将保存在新的文件中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [java_error_in_pycharm.hprof文件可以放心删除](https://blog.csdn.net/lan_yangbi/article/details/126248820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pycharm终端提示无法加载文件 E:\software\python_pycharm\venv\Scripts\activate.ps1，因为在此系统上禁止...](https://blog.csdn.net/Jessie2030/article/details/126622164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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