split(os.sep)

时间: 2023-03-28 12:04:20 浏览: 49
这个问题是关于 Python 编程的,os.sep 是用于获取操作系统路径分隔符的常量,split(os.sep) 是将路径字符串按照操作系统的路径分隔符进行分割,返回一个列表。例如在 Windows 系统中,os.sep 为反斜杠 "\",split(os.sep) 可以将路径字符串 "C:\Program Files\Python" 分割成 ["C:", "Program Files", "Python"]。
相关问题

split(os.path.sep) 如何使用

`os.path.sep` 是 Python 中用于获取操作系统分隔符的方法,根据不同的操作系统会有不同的返回值,例如在 Windows 操作系统中返回的是反斜杠 `\`,而在 Linux 和 macOS 中返回的是正斜杠 `/`。 `split()` 是 Python 中用于字符串分割的方法,可以将一个字符串按照指定的分隔符进行分割,返回分割后的字符串列表。在这里,我们将给定的图片路径按照操作系统分隔符进行分割,得到一个列表,例如 `['path', 'to', 'label', 'image.jpg']`,然后我们就可以通过获取列表中倒数第二个元素来获取标签信息。

y = file.split(os.sep)[-1].split( . )[0]为什么要这段代码

这段代码的作用是获取文件名的字符串,其中 os.sep 代表不同操作系统的文件路径分隔符,[-1] 表示从后往前取最后一个元素,再用 split 方法将字符串按照 "." 进行分割,取分割后的第一个元素作为文件名(不包括扩展名),赋值给变量 y。这样做的目的是方便后续的文件处理操作、文件命名规则等。

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import os header = ["[REF]", "[QRY]", "[Sequences]", "TotalSeqs", "AlignedSeqs", "UnalignedSeqs", "[Bases]", "TotalBases","AlignedBases", "UnalignedBases", "[Alignments]", "1-to-1", "TotalLength", "AvgLength", "AvgIdentity","M-to-M", "TotalLength", "AvgLength", "AvgIdentity", "[Feature Estimates]", "Breakpoints", "Relocations", "Translocations", "Inversions", "Insertions", "InsertionSum", "InsertionAvg", "TandemIns", "TandemInsSum","TandemInsAvg", "[SNPs]", "TotalSNPs"] data = {} for file_name in os.listdir("/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17"): if file_name.endswith(".report"): # print(file_name, end="\n") with open(os.path.join("/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17", file_name), "r") as f: for line in f: split_line = line.strip().split() if len(split_line) < 2: # 检查是否有足够的元素 continue # 没有则忽略该行 key, value = split_line[:2] if key not in data: # 创建一个包含标题行的列表,以避免在处理某些键时出现“Index out of range”错误 data[key] = header if key == "[REF]" else [value] else: data[key].append(value) # 输出表头 #print(*header, sep="\t") print("file_name", *header, sep="\t") # 输出数据 for file_name in os.listdir("/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17"): if file_name.endswith(".report"): print(file_name, end="\n") for i in range(len(data.get("[REF]", []))): row = [data.get(key, [""] * len(data.get("[REF]", [])))[i] for key in header] print(*row, sep="\t")修改此脚本,将file_name作为每行的第一列,其余每行每列为与其对应的row

import numpy as np import pandas as pd import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest) def find_sepsis_file(data_path_dir): id_nosepsis = [] id_sepsis = [] for psv in os.listdir(data_path_dir): pid = pd.read_csv(os.path.join(data_path_dir, psv), sep='|') if 1 in np.array(pid.SepsisLabel): id_sepsis.append(psv) else: id_nosepsis.append(psv) return (id_nosepsis, id_sepsis) if __name__ == "__main__": data_path_A = "E:/谷歌下载/data/training/" data_path_B = "E:/谷歌下载/data/training_setB/" data_path = "E:/谷歌下载/data/all_dataset/" copy_files(data_path_A, data_path) copy_files(data_path_B, data_path) # divide a total of 40,336 populations into septic/no-septic (2,932/37,404) patients id_nosepsis, id_sepsis = find_sepsis_file(data_path) # development dateset (34,285 patients, 2,492 septic & 31,793 non-septic) # validation dataset (6,051 patients, 440 septic & 5,611 non-septic) train_nosepsis, test_nosepsis = train_test_split(id_nosepsis, test_size=0.15, random_state=12306) train_sepsis, test_sepsis = train_test_split(id_sepsis, test_size=0.15, random_state=12306) test_set = np.append(test_nosepsis, test_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_nosepsis.npy", train_nosepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/train_sepsis.npy", train_sepsis) np.save("E:/谷歌下载/data/test_set.npy", test_set)

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