将上述代码修改为直接输出 不保存至文件夹
时间: 2024-03-10 21:51:10 浏览: 27
如果你不需要将统计结果保存到文件中,可以直接在 Jupyter Notebook 中输出结果。可以将以下代码添加到最后一步,直接输出每个计算机方向的论文数量:
```python
counts
```
这样就能在 Jupyter Notebook 中查看每个计算机方向的论文数量了。如果你想要更美观的输出,可以使用 pandas 库提供的 to_frame() 方法,将 Series 对象转换为 DataFrame 对象,然后使用 style 属性设置表格样式:
```python
counts_df = counts.to_frame().reset_index()
counts_df.columns = ['Category', 'Counts']
counts_df.style.hide_index()
```
这样就能得到一个更美观的输出结果,其中包含了每个计算机方向的名称和论文数量。
相关问题
python语言,将输出的文件保存到指定文件夹下
可以使用Python的内置模块os和shutil来实现将输出文件保存到指定文件夹下的功能。具体步骤如下:
1. 导入os和shutil模块:
```
import os
import shutil
```
2. 创建目标文件夹:
```
folder_path = 'path/to/folder'
if not os.path.exists(folder_path):
os.makedirs(folder_path)
```
3. 将输出文件复制到目标文件夹中:
```
output_file_path = 'path/to/output_file'
shutil.copy2(output_file_path, folder_path)
```
其中,output_file_path是要保存的输出文件的路径,folder_path是目标文件夹的路径。如果目标文件夹不存在,上述代码会自动创建它。如果目标文件夹已经存在,shutil.copy2()函数会将输出文件复制到目标文件夹中,并保留输出文件的元数据(例如创建时间、修改时间等)。
如何将图像批量调整为224x224并保存在指定文件夹下Matlab代码
以下是将图像批量调整为224x224并保存在指定文件夹下的Matlab代码:
```matlab
% 设置输入和输出文件夹
input_folder = 'input_folder_path';
output_folder = 'output_folder_path';
% 获取输入文件夹中所有图像文件的列表
file_list = dir(fullfile(input_folder, '*.jpg')); % 文件类型可以根据实际情况更改
% 循环处理每张图像
for i = 1:numel(file_list)
% 读取图像
img = imread(fullfile(input_folder, file_list(i).name));
% 调整图像大小为224x224
img = imresize(img, [224 224]);
% 保存图像到输出文件夹中
imwrite(img, fullfile(output_folder, file_list(i).name));
end
```
在上述代码中,需要将`input_folder_path`和`output_folder_path`替换为实际的文件夹路径。代码会遍历输入文件夹中的所有图像文件,并将每张图像调整为224x224的大小,然后保存到输出文件夹中。