def read_data_bananas(is_train=True): """读取香蕉检测数据集中的图像和标签""" data_dir = d2l.download_extract('banana-detection') csv_fname = os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'label.csv') csv_data = pd.read_csv(csv_fname) csv_data = csv_data.set_index('img_name') images, targets = [], [] for img_name, target in csv_data.iterrows(): images.append(image.imread( os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'images', f'{img_name}'))) # 这里的target包含（类别，左上角x，左上角y，右下角x，右下角y）， # 其中所有图像都具有相同的香蕉类（索引为0） targets.append(list(target)) return images, np.expand_dims(np.array(targets), 1) / 256

这段代码实现了读取香蕉检测数据集中的图像和标注信息的功能。具体来说，该函数首先通过 `d2l.download_extract()` 函数获取数据集的路径，然后根据 `is_train` 参数指示的训练集或验证集路径，读取对应的标注文件 `label.csv` 中的数据。接下来，将 `img_name` 列设置为数据框的行索引，方便后续的数据访问和操作。

然后，对于每张图像，使用 `matplotlib.image.imread()` 函数读取图像数据，并将其存储在 `images` 列表中。同时，将该图像的标注信息存储在 `targets` 列表中，该列表中的每个元素都是一个包含类别和检测框坐标的列表。需要注意的是，由于所有图像都具有相同的香蕉类，因此这个类别信息在代码中并没有被使用。

最后，将 `targets` 列表转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 [0, 1] 的范围内，方便后续的模型训练。最终，该函数返回了读取到的图像数据和标注信息。

相关问题

chart.add_data([count])中add_data的例子代码

以下是一个简单的例子代码：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.chart import BarChart, Reference

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 添加一些数据
data = [
    ['Fruit', 'Count'],
    ['Apples', 5],
    ['Bananas', 7],
    ['Oranges', 3],
    ['Grapes', 4],
]

for row in data:
    ws.append(row)

# 创建一个柱形图
chart = BarChart()

# 设置图表数据源
chart_data = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=5)
chart.add_data(chart_data)

# 将图表添加到工作表中
ws.add_chart(chart, 'A7')

# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')

这个例子创建了一个包含水果数量的简单数据表格，并创建了一个柱形图来显示这些数据。`chart.add_data()` 方法用于设置图表的数据源。在这里，我们使用 `Reference()` 函数来指定数据源的范围。然后，我们将图表添加到工作表中，并将工作簿保存到磁盘上。

对于是上面csv csv_data.iterrows()返回的是什么

`csv_data.iterrows()` 返回一个迭代器，该迭代器可以用来遍历 CSV 数据的每一行。每次迭代返回一个包含两个元素的元组 `(index, row)`，其中 `index` 是行索引，`row` 是一个 Series 对象，包含了该行中所有列的数据。

在 `read_data_bananas()` 函数中，`iterrows()` 被用来遍历所有的图像标注信息。对于每一行标注信息，函数使用 `os.path.join()` 函数构造出对应图像文件的完整路径，然后使用 `matplotlib.image.imread()` 函数读取图像数据。读取到的图像数据和标注信息分别被存储在 `images` 和 `targets` 列表中。

需要注意的是，使用 `iterrows()` 遍历大型数据集可能会比较慢，因为它需要一个一个地读取和处理每一行数据。如果数据集非常大，可以考虑使用 pandas 库提供的其他遍历方式，例如 `itertuples()` 或 `iteritems()`。