def mergeTxt(txtFiles): with open('result.txt', 'w') as fp:

时间: 2024-09-28 17:03:11 浏览: 67
要定义一个名为`mergeTxt`的函数来合并多个文本文件的内容到一个新的文件`result.txt`,你可以使用Python的`open()`函数以追加模式打开`result.txt`,然后遍历传入的文本文件列表,逐行读取并写入新文件。这里有两个不同的方法来实现这个功能: 1. 使用`readlines()`方法(逐行读取)[^1]: ```python def mergeTxt(txtFiles): with open('result.txt', 'a') as fp: # 追加模式 for file_name in txtFiles: with open(file_name, 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: fp.write(line) fp.write('\n') # 每行之后添加换行符以保持原样 # 调用函数,如需合并多个文件,可以传递文件名列表 txtFiles = ['file1.txt', 'file2.txt'] mergeTxt(txtFiles) ``` 2. 或者使用`readline()`方法(按行读取): ```python def mergeTxt(txtFiles): with open('result.txt', 'a') as fp: for file_name in txtFiles: with open(file_name, 'r') as f: while True: line = f.readline() if not line: break fp.write(line) fp.write('\n') # 同样,调用函数时传递文件名列表 txtFiles = ['file1.txt', 'file2.txt'] mergeTxt(txtFiles) ```
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#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

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