from random import shuffle是什么意思

`from random import shuffle` 是 Python 语言中的一行代码，它的作用是从 `random` 模块中导入 `shuffle` 函数。`shuffle()` 函数用于将一个序列（例如列表）中的元素随机打乱顺序。

因此，`from random import shuffle` 的意思是“从 `random` 模块中导入 `shuffle` 函数”。这样，我们就可以在程序的其他地方使用 `shuffle()` 函数来打乱序列中的元素。同时，`shuffle()` 函数不会改变原始序列的长度或内容，只是将其中的元素重新排列。

相关问题

import os import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from tqdm import tqdm from sklearn.preprocessing import StandardScaler from PIL import Image from skimage import feature, color, data from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import random as rn from random import shuffle from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, classification_report from sklearn import metrics from sklearn.svm import LinearSVC

这段代码是用 Python 语言编写的，它使用了一些常见的机器学习库和图像处理库，如sklearn、numpy、cv2等。它的主要功能是实现对图像数据的特征提取和分类，具体来说，是通过提取图像的HOG特征并使用SVM分类器对图像进行分类。其中，使用了一些常见的机器学习算法和技术，如交叉验证、标签编码、混淆矩阵、分类报告等。

import os from random import shuffle import pickle import librosa import tensorflow.keras as keras import librosa.display import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def load_files(audio_dir): files=os.listdir(audio_dir) wav_files=[] for wav in files: if not wav.endswith('.wav'): continue wav_files.append(wav) if not wav_files: print('未找到数据集') shuffle(wav_files) nfiles=len(wav_files) ntrain=int(nfiles*0.7) return wav_files[:ntrain],wav_files[ntrain:] audio_dir='../data/recordings/' dataset_pickle='../tmp/recordings.pkl' train_files,valid_files=load_files(audio_dir) print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files),load_files(valid_files)))帮我检查错误

这段代码中有两个问题：

1. 在函数 `load_files()` 中，`wav_files` 列表只会包含以 `.wav` 结尾的文件名，因为 `if not wav.endswith('.wav')` 和 `wav_files.append(wav)` 没有缩进到同一个代码块中。你需要将两行代码缩进到同一级别，才能正确的将所有 `.wav` 文件名添加到 `wav_files` 列表中。

2. 在 `print()` 函数中使用了 `load_files()` 函数调用的返回值，而 `load_files()` 函数返回的是两个列表类型的对象，因此会报错。你需要将 `len(load_files(valid_files))` 改为 `len(valid_files)` 才能正确输出验证集样本数。

下面是已经修改过后的代码：

import os
from random import shuffle
import pickle
import librosa
import tensorflow.keras as keras
import librosa.display
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def load_files(audio_dir):
    files = os.listdir(audio_dir)
    wav_files = []
    for wav in files:
        if not wav.endswith('.wav'):
            continue
        wav_files.append(wav)
    if not wav_files:
        print('未找到数据集')
    shuffle(wav_files)
    n_files = len(wav_files)
    n_train = int(n_files * 0.7)
    return wav_files[:n_train], wav_files[n_train:]

audio_dir = '../data/recordings/'
dataset_pickle = '../tmp/recordings.pkl'

train_files, valid_files = load_files(audio_dir)
print('训练集样本数为{}\n验证集样本数为{}'.format(len(train_files), len(valid_files)))

希望能帮到你！