self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

获取指定目录下的文件路径及文件名

获取指定目录下的文件列表获取指定目录下的所有文件名和路径(包括子目录)

python的pyqt的gui设计，一次性打开五张图片代码：class MainWindow(QMainWindow): def init(self): super().init() self.setWindowTitle("书法体风格识别") self.setGeometry(100, 100, 400, 500) self.resize(900,900) self.image_label = QLabel(self) self.result_label = QLabel(self) self.open_button = QPushButton self.open_button = QPushButton("选择图片", self) self.open_button.clicked.connect(self.open_image) self.predict_button = QPushButton("图片识别", self) self.predict_button.clicked.connect(self.predict_image) self.progress_bar = QProgressBar(self) self.progress_bar.setMinimum(0) self.progress_bar.setMaximum(100) self.progress_bar.setValue(0) layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.image_label) layout.addWidget(self.open_button) layout.addWidget(self.predict_button) layout.addWidget(self.result_label) layout.addWidget(self.progress_bar) central_widget = QWidget(self) central_widget.setLayout(layout) self.setCentralWidget(central_widget) self.class_dict = None self.model = None self.load_model() def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_path, _ = file_dialog.getOpenFileName(self, "选择图片", "", "Image Files (.png .jpg *.jpeg)") if file_path: self.display_image(file_path) def display_image(self, image_path): self.current_image_path = image_path image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: for i in range(min(5, len(file_paths))): self.display_image(file_paths[i]) ...

import tkinter as tk import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg import os class ExcelPlotter(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("图方便") self.file_label = tk.Label(master=self, text="Excel File Path:") self.file_label.grid(row=0, column=0, sticky="w") self.file_entry = tk.Entry(master=self) self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") self.plot_button = tk.Button(master=self, text="Plot", command=self.plot_data) self.plot_button.grid(row=1, column=2, sticky="we") self.name_label = tk.Label(master=self, text="Out Image Name:") self.name_label.grid(row=2, column=0, sticky="w") self.name_entry = tk.Entry(master=self) self.name_entry.grid(row=2, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.save_button = tk.Button(master=self, text="Save", command=self.save_image) self.save_button.grid(row=2, column=3, sticky="e") self.figure = plt.figure(figsize=(5, 4), dpi=150) self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=self) self.canvas.get_tk_widget().grid(row=4, column=0, columnspan=4, sticky="we") self.pack() def open_file(self): file_path = tk.filedialog.askopenfilename(filetypes=[("Excel Files", "*.xls")]) self.file_entry.delete(0, tk.END) self.file_entry.insert(tk.END, file_path) def plot_data(self): file_path = self.file_entry.get() if os.path.exists(file_path): data = pd.read_excel(file_path) plt.plot(data['波长(nm)'], data['吸光度'], 'k') plt.xlim(300, 1000) plt.xlabel('Wavelength(nm)', fontsize=16) plt.ylabel('Abs.', fontsize=16) plt.gcf().subplots_adjust(left=0.13, top=0.91, bottom=0.16) plt.savefig('Last Fig', dpi=1000) plt.show() def save_image(self): if self.figure: file_path = tk.filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".png") if file_path: self.figure.savefig(file_path) root = tk.Tk() app = ExcelPlotter(master=root) app.mainloop()帮我增加一个删除当前图像的功能

self.file_entry.grid(row=0, column=1, columnspan=2, sticky="we") self.file_button = tk.Button(master=self, text="Open", command=self.open_file) self.file_button.grid(row=0, column=3, sticky="e") ...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import Image, ImageTk import pytesseract class App: def init(self, master): self.master = master self.master.title("图像文字识别") self.master.geometry("600x400") self.path = "" self.text = "" self.label_title = tk.Label(self.master, text="请选择图片文件", font=("宋体", 20)) self.label_title.pack(pady=20) self.button_choose_file = tk.Button(self.master, text="选择图片", command=self.choose_file) self.button_choose_file.pack(pady=10) self.label_image = tk.Label(self.master) self.label_image.pack(pady=10) self.button_recognize = tk.Button(self.master, text="开始识别", command=self.recognize) self.button_recognize.pack(pady=10) self.textbox_result = tk.Text(self.master, font=("宋体", 14)) self.textbox_result.pack(pady=10) def choose_file(self): self.path = filedialog.askopenfilename(title="选择图片", filetypes=[("Image Files", ".jpg .png *.jpeg")]) self.label_title.configure(text="已选择图片：" + self.path) # 显示选择的图片 if self.path: img = Image.open(self.path) img = img.resize((300, 300)) img_tk = ImageTk.PhotoImage(img) self.label_image.configure(image=img_tk) self.label_image.image = img_tk def recognize(self): if self.path: # 调用pytesseract识别文字 self.text = pytesseract.image_to_string(Image.open(self.path), lang="eng+chi_sim") # 显示识别结果 self.textbox_result.delete('1.0', tk.END) self.textbox_result.insert(tk.END, self.text) else: self.label_title.configure(text="请选择图片文件！") root = tk.Tk() app = App(root) root.mainloop()上述代码的算法对比分析怎么写

选择完毕后，将选择的文件路径保存到self.path变量，并用PIL包读取该图片文件，缩放成300x300大小并显示在GUI界面上。 3. recognize()方法也是一个事件处理方法，当用户点击"开始识别"按钮时会调用它。该方法使用...

import pandas as pd import datetimeimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialogclass MyApplication(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.master.title("智能POS明细提取") self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.label_1 = tk.Label(self, text="请选择Excel文件：") self.label_1.pack() self.file_button = tk.Button(self, text="选择文件", command=self.load_file) self.file_button.pack() self.label_2 = tk.Label(self, text="请选择提取内容：") self.label_2.pack() self.choice_var = tk.StringVar() self.choice_var.set("1") self.radio_1 = tk.Radiobutton(self, text="按省提取", variable=self.choice_var, value="1") self.radio_1.pack() self.radio_2 = tk.Radiobutton(self, text="全部提取", variable=self.choice_var, value="2") self.radio_2.pack() self.submit_button = tk.Button(self, text="提取数据", command=self.extract_data) self.submit_button.pack() self.quit_button = tk.Button(self, text="退出", command=self.master.quit) self.quit_button.pack() def load_file(self): self.file_path = filedialog.askopenfilename(title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel files", "*.xlsx")]) def extract_data(self): now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') data = pd.read_excel(self.file_path, dtype={'商户编号':str,'终端编号':str}) department_list = data['省份'].unique() choice = self.choice_var.get() if choice == '1': department_name = input('请输入省份名称：') if department_name in department_list: new_df = data[data['省份'] == department_name ] file_name = department_name + '智能POS明细' + now + '.xlsx' new_df.to_excel(file_name, index=False) else: print('无法找到该省份！') elif choice == '2': for department in department_list: new_df = data[data['省份'] == department] file_name = department + '智能POS明细' + now + '.xlsx' new_df.to_excel(file_name, index=False)root = tk.Tk()app = MyApplication(master=root)app.mainloop()

这段代码看起来是一个使用 tkinter 和 pandas 库开发的 GUI 应用程序，用于提取 Excel 文件中的数据。用户可以选择 Excel 文件，选择要提取的内容（按省份或全部），然后程序会读取 Excel 文件中的数据并将其写入新...

以下代码class ShowDataset(Dataset): def init(self,name): super().init() self.root_dir = settings.real_dir # real_dir = './datasets/real' self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) # 对真实雨天图像进行排序 self.file_num = len(self.mat_files_rain) # 返回样本数 def len(self): return self.file_num def getitem(self, index): file_name = self.mat_files_rain[index] img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} return sample在使用dataloaders = {} sample = ShowDataset() dataloaders['train'] = \ DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)调用时报错TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)的原因

img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} ...

class GetKmers: def init(self, out_dir, kmer, job_id, chr_dir, chromsize_path, idx_path): """Creates all the possible k-mers for part of the genome. Used a referece file to find the appropriate chromosome, start and end position. Passes through the fasta file of the chromosome and generates all of the possible k-mers. Args: :param out_dir: Directory for saving <chrom>.<jobid>.kmer.gz files :param str kmer: k-mer string such as 'k24' :param int job_id: Reference ID used for finding chrom, start and end :param chr_dir: Path to directory with chromosome fasta files :param chromsize_path: Path to 2 column file of chrom\tsize\n :param idx_path: Path to 4 column file of index\tchrom\tst\tend\n :returns: An object with methods such as get_step_fasta(), get_seq_ar(), write_kmers() and write_regions(). :raises ValueError: if expected chromosome path does not exist """ self.out_dir = out_dir self.kmer = kmer self.job_id = job_id self.chromsize_path = chromsize_path self.chr_dir = chr_dir self.idx_path = idx_path self.chrom, self.start, self.end = self.get_region() self.chrom_path = "{}/{}.fasta".format( self.chr_dir, self.chrom) if not os.path.exists(self.chrom_path): raise ValueError( "{} does not exist".format(self.chrom_path)) elif not os.path.exists(self.idx_path): raise ValueError( "{} does not exist".format(self.idx_path))分析这段代码的作用

这段代码定义了一个名为 ...其中，参数包括输出文件夹、k-mer 字符串、参考 ID、染色体 fasta 文件夹路径、染色体大小文件路径和索引文件路径等。如果预期的染色体路径或索引文件路径不存在，将引发 ValueError 异常。

def init( self, volume_path: Union[str, Path], minimum_file_number: int = 64, extensions: Tuple = ( ".cb", ".png", ".tif", ".tiff", ".jpg", ".jpeg", ), volume_info_file_name: str = VOLUME_INFO_FILE_NAME, ) -> None: self.volume_path = Path(volume_path).resolve() self.minimum_file_number = minimum_file_number self.extensions = extensions self.volume_info_path = Path(self.volume_path, volume_info_file_name) self.__image_files: List[Path] = None assert self.volume_path.is_dir()请完整详细解释每一行代码的意思

这一行代码将传入的volume_path参数转换为Path对象，并使用.resolve()方法获取绝对路径，并将其赋值给类的volume_path属性。 - self.minimum_file_number = minimum_file_number 这一行代码将minimum_file_number...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pyautogui class Application(tk.Frame): def init(self, master=None): super().init(master) self.master = master self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.select_button = tk.Button(self) self.select_button["text"] = "选择图片" self.select_button["command"] = self.select_image self.select_button.pack(side="top") self.result_label = tk.Label(self) self.result_label.pack(side="bottom") def select_image(self): # 弹出文件选择对话框选择要查找的图片 file_path = filedialog.askopenfilename(title="选择图片文件", filetypes=[("Image files", ".png;.jpg;*.jpeg")]) # 如果选择了图片则查找图片位置 if file_path: location = find_image_location(file_path) if location is not None: self.result_label["text"] = f"图片 {file_path} 的位置坐标为：{location}" else: self.result_label["text"] = f"图片 {file_path} 不存在于桌面" def find_image_location(image_path): # 加载图片并获取图片位置坐标 location = pyautogui.locateOnScreen(image_path) if location is not None: # 获取图片中心点的坐标 x, y = pyautogui.center(location) return (x, y) else: return None root = tk.Tk() app = Application(master=root) app.mainloop()

在 create_widgets 方法中，它创建了一个按钮和一个标签，并将它们放在窗口上。当用户点击按钮时，它会调用 select_image 方法来选择要查找位置的图片文件。 select_image 方法中，它使用 filedialog 模块弹出一个...

class ImageDataset(Dataset): def init( self, resolution, image_paths, classes=None, shard=0, num_shards=1, random_crop=False, random_flip=False, ): super().init() self.resolution = resolution self.local_images = image_paths[shard:][::num_shards] self.local_classes = None if classes is None else classes[shard:][::num_shards] self.random_crop = random_crop # 随机裁剪 self.random_flip = random_flip # 随机翻转 def len(self): return len(self.local_images) # 获取数据集的数量，对于类而言，len()函数是没有办法直接计算类的长度的，如果在类中没有定义len()方法 # 来指明程序到底该计算哪个属性的长度时，在终端我们必须采用len(对象.属性)才能得到我们想要的结果。 def getitem(self, idx): path = self.local_images[idx] with bf.BlobFile(path, "rb") as f: pil_image = Image.open(f) pil_image.load() pil_image = pil_image.convert("RGB") if self.random_crop: arr = random_crop_arr(pil_image, self.resolution) else: arr = center_crop_arr(pil_image, self.resolution) if self.random_flip and random.random() < 0.5: arr = arr[:, ::-1] arr = arr.astype(np.float32) / 127.5 - 1 out_dict = {} if self.local_classes is not None: out_dict["y"] = np.array(self.local_classes[idx], dtype=np.int64) return np.transpose(arr, [2, 0, 1]), out_dict,调用ImageDataset类时如果 dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, )这样调用，getitem方法中的索引idx是什么

在这个方法中，首先会读取对应索引的图片路径，然后使用Pillow库中的Image.open()方法读取图片信息，接着进行随机裁剪和随机翻转等预处理操作，最后返回处理后的图片信息和对应的标签信息（如果有标签的话）。

def set_bag_groups(self): for vehicle in self.log_groups: date = timestr2str(self.date) groups = get_bag_upload_folders(date, vehicle) if not groups: continue for group, bags in groups.items(): self.bag_groups.setdefault(vehicle, []).append(group) self.bag_group_files[group] = bags def run(self): self.filter_bag() self.set_bag_groups() create_status(self.sess, self.bag_groups, self.bag_group_files, self.log_groups, self.log_group_files, self.date) for vehicle in self.log_groups: self.upload_bags(vehicle) self.upload_logs(vehicle, self.date) #self.check_status() def filter_bag(self): pool = Pool(processes=4) date = timestr2str(self.date) for vehicle in self.log_groups: tmp_file = f"tmp/{date}_{vehicle}_bag" if os.path.exists(tmp_file): continue pool.apply_async(filter_bag_by_shell, args=( self.date, vehicle, )) pool.close() pool.join()

另外，还有两个函数调用：self.upload_bags() 和 self.upload_logs()，它们用于上传袋子文件和日志文件。最后，这个方法还有一个被注释掉的函数调用：self.check_status()，它可能是用于检查状态的。

ef load_faces(self): if not os.path.exists(self.data_dir): os.makedirs(self.data_dir) files = os.listdir(self.data_dir) for file in files: try: name = file.split('.')[0] file_path = os.path.join(self.data_dir, file) print(self.add_face_label(cv2.imread(file_path), name, scale=1)) except Exception as e: print(e)

然后，代码会遍历数据目录下的所有文件，并尝试将每个文件转换为人脸标签，其中标签名为文件名去除后缀名。最后，如果出现异常，则会打印异常信息。这段代码的实现比较简单明了，可以方便地进行人脸识别等应用的训练...

if '*' in source_path: source_path = '/'.join(source_path.split('/')[0:-1]) if not source_path.endswith('/'): source_path = source_path + '/' if not error_path.endswith('/'): error_path = error_path + '/' source_file_list = S3_Utils.list_files_by_bucket(source_bucket, source_path, file_type=None) source_file_list = [S3_Utils.decomp_s3_url(file_arn, segment="KEY") for file_arn in source_file_list] self.s3_move_file(source_bucket, source_file_list, error_bucket, error_path, self.config.kms_key_id)

这段代码也是 Python 代码，它的作用是将源路径中的所有文件移动到错误路径中，并且通过 S3_Utils 工具类中的 list_files_by_bucket 方法获取到源路径中所有的文件列表。如果源路径中存在通配符 *，则代码会将...

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def init(self, file_path): super().init() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model) class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def init(self, data): super().init() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1] if name == 'main': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

1. ExcelViewer 类的构造函数中不再接收 file_path 参数，因为文件路径是在点击查询按钮后由用户选择的。 2. ExcelViewer 类中添加了一个 selectExcel 槽函数，用于响应用户点击查询按钮的事件。 3. ...

ef load_faces(self): if not os.path.exists(self.data_dir): os.makedirs(self.data_dir) files = os.listdir(self.data_dir) for file in files: try: name = file.split('.')[0] file_path = os.path.join(self.data_dir, file) print(self.add_face_label(cv2.imread(file_path), name, scale=1)) except Exception as e: print(e)分别是什么意思

A：这是一个Python语言模型代码段，其中的函数load_faces()用于读取指定目录下的图像文件，并将每个文件添加到人脸数据集中。 - 如果指定的数据目录不存在，则创建该目录。 - 列出包含在该目录中的所有文件，并对每...

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def init(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).init() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def len(self): return len(self.keys) def iter(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def getitem(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

构造函数的参数为一个 scp 文件的路径和采样率，默认为 8000。类中定义了 _load 函数来读取每个 wav 文件，并进行采样率匹配。另外，类还实现了 __len__、__iter__ 和 __getitem__ 等函数，以支持对音频文件...

get-files-size:获取路径下指定类型的文件总大小

get-files-size 获取路径下指定类型的文件总大小，不会计算文件夹大小。例如, └─ src ├── style | └── a.css ├── js | ├── index.js | ├── utils.js | └── shop.js └── package.json 有 /src 目录，目录下有 /style 与 /js 两个文件夹和一个 package.json文件。当使用 get-files-size ./src -t js 只会计算 ./src/js/index.js ./src/js/utils.js ./src/js/shop.js 三个文件的大小，并相加，不会计算 ./src/js/ 文件夹的大小。 Installation npm i get-files-size -g Usage // ind

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