优化程序og_img = Image.open(IMG_DIR + '/' + name[:-4] + '.jpg') og_img.convert('RGB').save(AUG_IMG_DIR + name[:-4] + '.jpg', 'JPEG') og_xml = open(os.path.join(XML_DIR, name)) tree = ET.parse(og_xml)，运行后提示gbk' codec can't decode byte 0xae in position 100: illegal multibyte sequence

这个错误提示是因为在打开xml文件时使用了默认的编码方式（通常是GBK），导致在读取文件时遇到了无法解码的字节序列。为了解决这个问题，你可以尝试指定xml文件的编码方式来打开文件。例如，如果你知道xml文件是使用UTF-8编码的，可以使用以下代码来打开文件：

og_xml = open(os.path.join(XML_DIR, name), encoding='utf-8')

这样就会使用UTF-8编码来打开xml文件，避免了'gbk'编码无法解码的问题。根据你的实际情况，可能需要根据xml文件的实际编码方式来进行调整。

相关问题

优化程序image_aug = seq_det.augment_images([img])[0] path = os.path.join(AUG_IMG_DIR, str(str(name[:-4]) + '_' + str(epoch)) + '.jpg') image_auged = bbs.draw_on_image(image_aug, size=0) Image.fromarray(image_auged).convert('RGB').save(path) # 存储变化后的XML change_xml_list_annotation(XML_DIR, name[:-4], new_bndbox_list, AUG_XML_DIR, str(name[:-4]) + '_' + str(epoch))，运行后提示gbk' codec can't decode byte 0xae in position 100: illegal multibyte sequence

这个错误提示是因为在打开文件时使用了编码方式（通常是GBK），致在读取文件时遇到了无法解码的字节序列。为了解决这个问题，你可以尝试指定文件的编码方式来打开文件。例如，如果你知道文件是使用UTF-8编码的，可以使用以下代码来打开文件：

og_xml = open(os.path.join(XML_DIR, name), encoding='utf-8')

这样就会使用UTF-8编码来打开文件，避免了'gbk'编码无法解码的问题。根据你的实际情况，可能需要根据文件的实际编码方式来进行调整。

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

以下是转换为伪代码后的代码：

# 确定目标变量和特征变量
target_col = ["Outcome"]
cat_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选小于12的特征
cat_cols = [x for x in cat_cols]

# 数值型特征
num_cols = [x for x in 数据集的列名 if x not in cat_cols + target_col]

# 二分类特征
bin_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选等于2的特征

# 多分类特征
multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols]

# Label encoding 二分类特征
le = LabelEncoder()
for i in bin_cols:
    对二分类特征进行标签编码

# 独热编码 多分类特征
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols)

# 标准化 数值型特征
std = StandardScaler()
scaled = std.fit_transform(data[num_cols])
scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols)

# 合并特征
df_data_og = data.copy()
data = data.drop(columns=num_cols, axis=1)
data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

# 输出预处理后的数据集
print(data.head())

以上伪代码是对原 Python 代码的简化和抽象，将其转化为了一系列的操作和方法调用。