如果test= np.load(r'./DataSet/TestSnrY16.npy')如何提取test的文件路径
时间: 2024-09-13 19:03:41 浏览: 13
在Python中,如果你使用NumPy库的`np.load`函数来加载一个Numpy数组,通常`np.load`不会直接提供文件路径的信息。你需要在加载文件之前手动记录或者通过其他方式获取文件路径。
如果你想要在加载数据之后确定`test`数组对应的文件路径,你可以参考以下步骤:
1. 在加载文件之前,确保你已经知道文件的路径。
2. 使用这个路径作为`np.load`函数的参数。
3. 加载完数据后,路径信息并不会自动存储在数组对象中,因此你必须手动记录这个路径或者将其保存在一个变量中。
以下是一个示例代码:
```python
# 手动记录文件路径
file_path = r'./DataSet/TestSnrY16.npy'
# 使用np.load加载数据
test = np.load(file_path)
# 如果你需要后续再次使用这个文件路径,可以这样获取
loaded_file_path = test.__array_interface__['data'][0].decode('utf-8')
```
请注意,`__array_interface__['data'][0]`可能返回的是一个内存地址的字符串,而不是原始的文件路径。这通常用于内部的数组表示,而不是用于文件路径的检索。不同的操作系统可能会有不同的内存地址表示方法,上述代码中使用了`.decode('utf-8')`来尝试将可能的字节串转换成字符串,但这并不保证能够得到文件路径。
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for i in range(1, dimensions + 1): filename = 'AtrialFibrillationDimension' + str(i) + '_TEST.arff' # change to '_TRAIN.arff' to build training data file = open(filename, "r") dataset = arff.load(file) dataset = np.array(dataset['data']) data.append(dataset[ : , 0 : -1]) data = np.array(data) data = np.transpose(data, (1, 2, 0)) print(data.shape) np.save('X_test.npy', data)
这段代码的目的是从ARFF文件中加载多维时间序列数据,并将其保存为一个numpy数组。
首先,它使用一个循环来遍历维度范围内的数字。在每个迭代中,它构建一个文件名,根据当前维度的索引来选择测试数据集或训练数据集。然后,它打开该文件并使用arff.load函数加载数据集。
接下来,它将加载的数据集转换为numpy数组,并仅保留除最后一列外的所有特征数据。然后,它将这些特征数据添加到data列表中。
在循环结束后,它将data列表转换为numpy数组,并使用np.transpose函数对数据进行转置,以调整维度的顺序。
最后,它打印出data的形状,并使用np.save函数将data保存为名为'X_test.npy'的文件。
这段代码的作用是加载ARFF文件中的多维时间序列数据,并将其保存为numpy数组,以便进行后续的数据处理和分析。
出错Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test1.py", line 4, in <module> data = np.load('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/data.npy') File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 405, in load fid = stack.enter_context(open(os_fspath(file), "rb")) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/data.npy'
这个错误提示表明代码无法找到所需的数据集文件。请确认文件路径是否正确,并且数据集文件是否已经下载到了指定路径下。
如果数据集文件没有下载到指定路径下,可以通过以下步骤下载:
1. 访问数据集网站:https://www.physionet.org/content/ptb-xl/1.0.3/
2. 点击“Download”按钮,下载文件“ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3.tar.gz”到本地
3. 解压缩文件,将其中的“data.npy”文件放到指定路径下(例如:D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-available-electrocardiography-dataset-1.0.3/)
如果数据集文件已经下载到了指定路径下,可以检查文件名是否正确。