写一段Python代码，读取给定地址下的所有文件（不包括子文件夹中的）

为了读取给定地址下的所有文件（但不包括子文件夹中的），你可以使用Python的os模块。下面是一段示例代码：

import os

def read_files_in_directory(directory):
    """
    从指定目录中读取所有文件（不包括子目录）
    """
    for filename in os.listdir(directory):
        if os.path.isfile(os.path.join(directory, filename)):
            with open(os.path.join(directory, filename), 'r') as file:
                content = file.read()
            yield filename, content

# 使用示例
address = '/path/to/your/directory'
for file_name, file_content in read_files_in_directory(address):
    print(f"File {file_name} contains:")
    print(file_content)

这段代码定义了一个函数`read_files_in_directory`，它会遍历指定目录及其直接下的所有文件，打开并读取每个文件的内容，然后逐行返回文件名和内容。

相关问题

使用python和pandas，这里有 2个文件夹分别为文件夹1和文件夹2，文件夹1包含以年-月-日格式时间为命名的txt文件，每个txt内格式为数字文本加逗号加数字文本；文件夹2包含以年-月-日格式时间命名的子文件夹，子文件夹包含以数字文本命名的csv文件。 输入一个日期比如2023-04-10，找到文件夹1下的名为2023-04-10的txt文件并读取数据，找到文件夹2下的名为2023-04-10的文件夹，并通过名为2023-04-10的txt文件的数据在文价夹2下名为2023-04-10的文件夹中找到对应文件名称的csv文件，并用pandas读取这些csv文件

可以使用以下代码实现：

import os
import pandas as pd

date = '2023-04-10'
txt_path = os.path.join('文件夹1', f'{date}.txt')
csv_folder_path = os.path.join('文件夹2', date)

# 读取txt文件中的数据
with open(txt_path, 'r') as f:
    txt_data = f.read().strip()

# 在文件夹2中查找对应日期的csv文件
csv_file_name = f'{txt_data}.csv'
csv_file_path = os.path.join(csv_folder_path, csv_file_name)

# 读取csv文件中的数据
df = pd.read_csv(csv_file_path)

这段代码将给定日期的txt文件的数据读取出来，并根据这个数据在文件夹2中找到对应文件名称的csv文件，最后使用pandas读取读取csv文件中的数据。

请帮助我写一段代码，这段代码需要读取C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test文件夹中的nii文件作为测试集，并将测试集放入3d神经网络中进行预测，预测结果输出为CSV文件，其中第一列为nii文件名，第二列为预测标签

好的，以下是一个可能的 Python 代码示例，用于读取给定路径中的 NII 文件并将其传递给 3D 神经网络进行预测，并将结果写入 CSV 文件中。请确保在运行此代码之前，您已经安装了必要的 Python 库和 3D 神经网络模型。

import os
import nibabel as nib
import numpy as np
import pandas as pd

# 导入训练好的3D神经网络模型
from my_3d_nn_model import My3DNNModel

# 定义测试集路径
test_path = r"C:/Users/86157/Desktop/xfyun/Test"

# 定义输出 CSV 文件路径
output_path = r"C:/Users/86157/Desktop/xfyun/prediction.csv"

# 创建一个空的 DataFrame 用于保存预测结果
prediction_df = pd.DataFrame(columns=['filename', 'prediction'])

# 加载 3D 神经网络模型
model = My3DNNModel()

# 遍历测试集路径中的所有 NII 文件
for filename in os.listdir(test_path):
    if filename.endswith(".nii"):
        # 加载 NII 文件
        nii_path = os.path.join(test_path, filename)
        nii_data = nib.load(nii_path).get_fdata()
        
        # 在 3D 神经网络中进行预测
        prediction = model.predict(nii_data)
        
        # 将预测结果添加到 DataFrame 中
        prediction_df = prediction_df.append({
            'filename': filename,
            'prediction': prediction
        }, ignore_index=True)

# 将 DataFrame 中的结果保存到 CSV 文件中
prediction_df.to_csv(output_path, index=False)

请注意，此代码仅作为示例提供，并且可能需要根据您的具体情况进行修改。特别是，您需要替换 `My3DNNModel` 类的实例化和 `predict` 方法的调用，以适应您自己的 3D 神经网络模型。