os.path.join 添加多个子路径

时间: 2024-07-10 07:01:24 浏览: 96
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如何使用python3获取当前路径及os.path.dirname的使用

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os.path.join()函数可以将多个子路径连接成一个完整的路径。您可以将子路径作为参数传递给os.path.join()函数，它会根据您的操作系统自动选择正确的路径分隔符，并返回连接后的完整路径。下面是一个示例，展示如何使用os.path.join()函数连接三个子路径： ```python import os path1 = 'home' path2 = 'user' path3 = 'Documents' full_path = os.path.join(path1, path2, path3) print(full_path) ``` 这将输出完整路径 `/home/user/Documents`。
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详解在Python中以绝对路径或者相对路径导入文件的方法

import os.path.join("..", "gcForest-master") 3. 使用sys.path的动态导入： 如果需要在运行时改变模块搜索路径，可以在代码中动态地修改sys.path。例如： python import sys sys.path.append('..') import...

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 解释

data_folder）路径和训练集（'train'）、验证集（'val'）、测试集（'test'）子文件夹路径拼接起来，并再次使用os.path.join函数将当前类别名称拼接到各个子文件夹路径末尾，得到训练集、验证集和测试集对应的文件夹...

root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path)，这段代码会自动在这个路径D:\jk下建立子文件吗

是的，这段代码会在指定的路径D:\jk下创建10个子文件夹，分别命名为cluster_0、cluster_1、cluster_2、……、cluster_9。如果这些子文件夹不存在，会自动创建它们。 接下来，对于给定的一组标签labels，代码会将...

class_names = os.listdir(src_data_folder) # 在目标目录下创建文件夹 split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) # 然后在split_path的目录下创建类别文件夹 for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path) 解释代码

例如，对于类别 class_name 和分割名称 split_name，创建的子文件夹路径为 target_data_folder/split_name/class_name。如果文件夹已经存在，则不进行任何操作。 需要注意的是，该代码假定源数据文件夹中的每...

为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

# 定义一个函数 data_... class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): # 如果目录已经存在，则跳过 pass else: # 否则创建目录 os.mkdir(class_split_path)

avg_file_2 = os.path.join(os.path.abspath('.'),'data', 'avg','K2.AVG') ,括号里的内容表示什么

括号里的内容表示一个路径，os.path.abspath('.')表示当前文件所在目录的绝对路径，'data'是该目录下的一个子目录，'avg'是该子目录下的另一个子目录，'K2.AVG'是avg子目录下的一个文件名。因此，该语句的作用是生成...

import os import glob # 定义要遍历的文件夹路径 folder_path = "/path/to/your/folder" # 遍历文件夹及子文件夹，统计每个子文件夹中的图片数量 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): # 统计当前文件夹中的图片数量 image_count = len(glob.glob(os.path.join(root, "*.jpg")) + glob.glob(os.path.join(root, "*.png"))) print("文件夹 %s 中共有 %d 张图片" % (root, image_count) 这段代码能不能不要统计指定文件夹的图片数量，只统计指定文件夹下面所有子文件夹的土拍你数量

image_count = len(glob.glob(os.path.join(root, "*.jpg")) + glob.glob(os.path.join(root, "*.png"))) print("文件夹 %s 中共有 %d 张图片" % (root, image_count))) 这样就只会统计 folder_path 下的...

self.model_save_dir = os.path.join(self.project_dir, 'cache')

这段代码是用来设置模型保存的目录，其中self.project_dir表示...os.path.join函数会将两个路径进行拼接，确保在不同操作系统上都能正确拼接路径。最终得到的self.model_save_dir就是模型文件存放的完整路径。

代码解析img_paths = glob.glob(os.path.join(self.img_path, defect_type) + "/*.png")

os.path.join(self.img_path, defect_type) 将这两个路径拼接起来，得到包含子文件夹的完整路径。 然后，代码在该完整路径后面加上 "/*.png"，这表示匹配该子文件夹下所有以 .png 结尾的文件。"/*.png" 是...

output_dir_epoch = os.path.join(args.output_dir,args.train_data, str(epoch))

具体来说，该行代码使用了 Python 中的 os 模块，其中 os.path.join() 方法用于将多个路径组合成一个完整路径。args.output_dir 是程序运行时输入的输出目录路径，args.train_data 是程序运行时输入的训练数据路径，...

# 定义数据集 train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform_train) val_data = torchvision.datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform_val) # 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)，好像并没有按照一定的比例你分割数据集

src_path = os.path.join(class_path, file_name) dst_path = os.path.join(val_dir, class_dir, file_name) os.rename(src_path, dst_path) # 定义数据集 train_data = datasets.ImageFolder(train_dir, ...

其中os.path.exists是什么意思每个关键词都分析

在这个模块中，os.path 是一个子模块，提供了一些用于处理文件路径的函数，如 os.path.exists()、os.path.join()、os.path.abspath() 等。 因此，os.path.exists() 的作用就是判断指定路径是否存在，是 ...

解释每一行代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num 定义一个函数save_fig，用于将nifti格式文件转换为png格式的图像数据，并...

你写的这个不对import os import glob def find_jar_files(path): # 定义一个空列表，用来存储找到的 .jar 文件 jar_files = [] # 遍历 /test/target 目录下的所有文件和文件夹 for root, dirs, files in os.walk(path): # 如果当前目录不是 /test/target 目录，则跳过 if root != path: continue # 遍历当前目录下的所有文件 for file in files: # 如果文件是以 .jar 结尾，则将其加入 jar_files 列表中 if file.endswith('.jar'): jar_files.append(os.path.join(root, file)) # 不需要进入子目录，直接跳过 break return jar_files

jar_files.append(os.path.join(root, file)) return jar_files 在实际使用时，需要将正确的目录路径传入函数中，例如： python jar_files = find_jar_files('/path/to/target/directory')
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在本章节中，我们将探索Go语言标准库中的os.Args功能，它是处理命令行参数的基础。os.Args提供了一个字符串切片，它包含了命令行调用时的所有参数。我们将从最基础的参数获取开始，逐步深入到如何高效、清晰地解析...

#0. 在当前文件夹内创建自己的文件夹，命名方式为：学号_姓名， import os #os.getcwd() #获取当前工作目录，即当前程序文件所在的文件夹 #os.mkdir(path) 创建文件夹 #1. 在 “学号_姓名” 文件夹创建五个子文件夹: 1_诗词， 2_图片，3_视频，4_备份，5_其它 import os #2. 在上面 “学号_姓名” 文件夹创建100个子件夹：000，001，002，......099. #3. 将 “学号_姓名” 文件夹中前50个文件夹：000，001，002，......049删除. #删除文件夹 os.removedirs(path) #4. 将 "5_其它" 更名为 "5_myblcu" import os

其中，os.path.join() 函数可以将多个路径拼接成一个完整的路径。 接下来是第 1 个问题，我们需要在 “学号_姓名” 文件夹下创建五个子文件夹，同样使用 os.mkdir() 函数： python # 创建五个子文件夹 sub_...

import pandas as pd import os from scipy import integrate, signal import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示正负号 #y = pd.read_excel(r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第一批数据拆分\第一批1号1振\A1-1-600.xlsx', usecols=[1],index_col=False, header=None ,skiprows=[0]) folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分\第二批1号1振' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path) N = len(y) fs = 1280 dt = 1/fs t_axis = [i * dt for i in range(len(y))] # 时间轴 y1 = y.swapaxes(0, 1) # 矩阵转置 data = y1.fillna(-1).values #获取数据，将缺失值标记设置为-1，并转换为NumPy数组对象 t = data.flatten() # 展平数组 a = np.array(t) # 梯形法 cumtrapz累计计算积分，cumtrapz(y, x=None, dx=1.0, axis=-1, initial=None)。y: 需要被积分的数值序列；x: y中元素的间距，积分变量，若为空，则y元素的间距默认为dx； # 续：dx: 如果x为空，y中元素的间距由dx给出；axis: 确定积分轴；initial: 如果提供，则用该值作为返回值的第一个数值。 y_int = integrate.cumtrapz(np.array(a), x=None, dx=0.00078125, initial=0)*1000 # m到mm转换要乘1000 result = signal.detrend(y_int) # 去趋势 plt.figure(figsize=(16, 6)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, y, label="原始加速度信号") plt.ylabel("m/s^2") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, y_int, label="积分后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right") plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(t_axis, result, label="去趋势后的速度信号") plt.ylabel("mm/s") plt.legend(loc="upper right")

接下来，通过遍历文件名列表，使用 os.path.join() 函数将文件名和文件夹路径拼接成完整的文件路径，然后使用 pd.read_excel() 函数读取 Excel 文件的数据。 之后，它计算了一些变量，如数据长度 N、采样频率...

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