data_name[i][0]是什么意思?
时间: 2023-10-31 18:06:25 浏览: 97
`data_name[i][0]` 表示在一个二维列表 `data_name` 中,取第 `i` 行的第一个元素。
具体来说,`data_name` 是一个二维列表,它的每个元素也是一个列表。通过使用索引操作符 `[i]`,我们可以访问到 `data_name` 中的第 `i` 个元素,它是一个列表。然后,再使用索引操作符 `[0]`,我们可以获取到该列表的第一个元素。
举个例子,假设 `data_name` 是一个二维列表,如下所示:
```python
data_name = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
```
如果我们执行 `data_name[1][0]`,那么我们会得到结果 `4`。因为 `data_name[1]` 表示取第二个列表 `[4, 5, 6]`,然后再使用 `[0]` 取该列表的第一个元素 `4`。
所以,在通用的情况下,`data_name[i][0]` 表示取二维列表 `data_name` 中第 `i` 行的第一个元素。
相关问题
cursor.execute("UPDATE your_table SET file_name = ? WHERE id = ?", (data, i + 1))
您提供的代码是正确的,它使用了 `cursor.execute()` 函数执行了 UPDATE 查询来更新数据库中的字段。其中,`file_name` 是字段名,`data` 是要导入的数据,`id` 是用于定位要更新的记录的字段。
这段代码的作用是将爬取的数据 `data` 更新到表 `your_table` 中的 `file_name` 字段中,根据每条记录的 `id` 来定位要更新的记录。
请确保在运行这段代码之前已经连接到数据库,并且变量 `data` 和 `i` 的值是正确的。另外,请确保表名、字段名和数据类型与您的实际情况相匹配。
如果您遇到任何错误,请提供完整的错误信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
为每句代码做注释:for class_name in class_names: current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1
# 循环遍历每个类别的文件夹
for class_name in class_names:
# 拼接当前类别的数据路径
current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name)
# 获取当前类别的所有数据文件名
current_all_data = os.listdir(current_class_data_path)
# 获取当前类别的数据数量
current_data_length = len(current_all_data)
# 生成当前类别数据的索引列表
current_data_index_list = list(range(current_data_length))
# 随机打乱当前类别数据的索引列表
random.shuffle(current_data_index_list)
# 拼接训练集、验证集、测试集的路径
train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name)
val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name)
test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name)
# 计算训练集、验证集、测试集在当前类别中的截止点
train_stop_flag = current_data_length * train_scale
val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale)
# 初始化当前类别的数据索引、训练集数量、验证集数量、测试集数量
current_idx = 0
train_num = 0
val_num = 0
test_num = 0
# 循环遍历当前类别的数据索引列表,将数据复制到对应的训练集、验证集、测试集文件夹中
for i in current_data_index_list:
src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i])
# 如果当前索引在训练集截止点之前,则将数据复制到训练集
if current_idx <= train_stop_flag:
copy2(src_img_path, train_folder)
train_num = train_num + 1
# 如果当前索引在训练集截止点和验证集截止点之间,则将数据复制到验证集
elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag):
copy2(src_img_path, val_folder)
val_num = val_num + 1
# 如果当前索引在验证集截止点之后,则将数据复制到测试集
else:
copy2(src_img_path, test_folder)
# 打印当前数据的拷贝信息
# print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder))
test_num = test_num + 1
# 更新当前类别的数据索引和数量统计信息
current_idx = current_idx + 1