代码解释: with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Config.json'), 'r') as json_file:
时间: 2023-06-13 19:03:05 浏览: 167
这行代码是用来读取一个名为 'Config.json' 的 JSON 文件。具体解释如下:
- `os.path.dirname(__file__)` 获取当前 Python 脚本所在目录的路径。
- `os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Config.json')` 将当前 Python 脚本所在目录的路径与 'Config.json' 文件名拼接起来,生成 Config.json 文件的完整路径。
- `open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Config.json'), 'r')` 打开 Config.json 文件,并以只读模式 ('r') 进行读取。
- `with ... as ...` 是 Python 中的上下文管理器,用来确保在操作结束后文件被正确关闭。
- `json_file` 是打开的 Config.json 文件的文件对象,可以通过它来读取文件内容。
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代码解释 with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Config.json'), 'r') as json_file: config = json.load(json_file)
这段代码用于读取名为"Config.json"的JSON文件,并将其内容储存在变量config中。具体解释如下:
1. `os.path.dirname(__file__)`:该函数返回当前执行的Python文件所在的目录路径。
2. `os.path.join()`:该函数将多个路径组合成一个完整的路径。这里使用`os.path.join()`函数将当前目录路径和文件名"Config.json"组合成完整的文件路径。
3. `open()`:该函数用于打开指定路径的文件,并返回一个文件对象。
4. `'r'`:表示以只读模式打开文件。
5. `json.load()`:该函数将文件对象中的JSON数据加载为Python字典类型。
6. `with`语句:该语句用于自动关闭文件对象,避免资源泄露和程序崩溃。在with语句中打开的文件对象在with语句执行完毕后会自动关闭。
代码解释:with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'Config.json'), 'r') as json_file: config = json.load(json_file) shots = {'train': config['shots']['train'], 'val': config['shots']['val'], 'test': config['shots']['test']} directory = config['directory'] result = {str(i): np.array([]) for i in range(6)} files = os.listdir(directory) for file in files: try: print(file) shot = shots[file] shot = list(eval(shot)) for st in shot: f = h5py.File(os.path.join(directory, file, '{}.hdf5'.format(st)), 'r') dataset = f.get('diagnosis') data = dataset[:] for i in range(6): result['{}'.format(i)] = np.concatenate((result['{}'.format(i)], data[i])) except Exception as e: print(e)
这段代码的主要作用是读取一个JSON格式的配置文件,然后从配置文件中获取一些参数值,最后遍历指定目录下的所有文件,打开每个文件中的数据集,并将其中的数据按照一定的规则存储到一个名为`result`的字典对象中。
具体来说,代码首先通过`open()`函数打开了一个名为`Config.json`的配置文件,并通过`json.load()`函数将其解析成一个Python字典对象`config`,其中包含了一些参数的取值。然后,从`config`字典中获取了三个键值对,分别是`'shots'`、`'directory'`和`'result'`。其中,`'shots'`是一个字典,包含了三个键值对,分别是`'train'`、`'val'`和`'test'`,对应训练集、验证集和测试集的样本数量;`'directory'`是一个字符串,表示要读取的数据文件所在的目录路径;`'result'`是一个字典,用于存储处理后的数据。接下来,代码使用`os.listdir()`函数列出了指定目录下的所有文件和子目录的名称,并将其存储到`files`列表中。
然后,代码使用一个`for`循环遍历`files`列表中的每个文件名。在每次循环中,代码首先尝试从`shots`字典中获取当前文件名对应的样本数量`shot`,对其进行了一些处理,然后遍历`shot`列表中的每个元素,依次打开对应的数据文件,并从中读取出名为`diagnosis`的数据集。接着,代码使用一个`for`循环遍历数据集中的每一行,将其中的数据按照一定的规则存储到`result`字典中。具体来说,`result`字典是一个包含6个键值对的字典,其中每个键对应一个长度为0的Numpy数组,表示当前处理的数据。在每次循环中,代码将数据集中第`i`行的数据存储到`result`字典中第`i`个键对应的Numpy数组中,并使用`np.concatenate()`函数将其与之前存储的数据拼接起来。
最后,如果在处理过程中发生了任何异常,代码将打印该异常的信息。
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