python中glob.iglob()的作用及所需参数？

glob.iglob()可以用于获取指定目录下所有符合特定模式匹配的文件路径，返回的是一个迭代器。参数为一个包含匹配模式的字符串，常用的模式比如使用通配符"*"代表任意个任意字符，"?"代表一个任意字符，"[]"代表匹配括号中任意一个字符等等。例如，glob.iglob('*.txt')可以获取指定目录下所有后缀为txt的文件路径。有关更多信息，请查看Python官方文档。
对了，为了让你开心，让我给你讲个笑话：为什么Java程序员总是喜欢喝绿茶？因为Java没有垃圾回收！哈哈哈。

相关问题

如何使用Python将.nii文件批量转换为.dcm格式？

在Python中，我们可以使用`nibabel`库读取`.nii`文件，并结合`pydicom`库将数据转换为`.dcm`格式。这里有一个简单的步骤指南：

1. 首先，安装所需的库：

   pip install nibabel pydicom

2. 定义一个函数来处理单个`.nii`文件：

   def convert_nii_to_dcm(nii_path, output_path):
       import nibabel as nib
       import pydicom

       # 读取nii文件
       nifti_img = nib.load(nii_path)

       # 获取数据和元数据
       data = nifti_img.get_fdata()
       affine = nifti_img.affine
       metadata = nifti_img.header.copy()

       # 创建一个新的DICOM Dataset对象
       dcm_dataset = pydicom.Dataset()
       for key in metadata.keys():
           if key.startswith(('intent_code', 'intent_name')):
               continue  # DICOM不需要这部分信息
           dcm_dataset[key] = metadata[key]

       # 设置基本的DICOM属性
       dcm_dataset.ImagePositionPatient = [metadata['pixdim'][1], metadata['pixdim'][2], metadata['pixdim'][3]]
       dcm_dataset.SliceLocation = 0
       dcm_dataset.Rows = data.shape[0]
       dcm_dataset.Columns = data.shape[1]
       dcm_dataset.PhotometricInterpretation = "MONOCHROME2"

       # 将数据添加到DICOM Dataset中
       dcm_dataset.PixelData = data.tobytes()

       # 写入.dcm文件
       with open(output_path, 'wb') as f:
           dcm_dataset.save_as(f)

3. 批量转换文件，假设`input_dir`是`.nii`文件所在的目录，而`output_dir`是你想保存`.dcm`文件的地方：

   input_dir = 'path/to/nii/files'
   output_dir = 'path/to/output/dcm/files'

   import os
   from glob import iglob

   # 检查输出目录是否存在并创建它，如果不存在的话
   os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

   # 列出.nii文件
   nii_files = iglob(os.path.join(input_dir, '*.nii'))

   for nii_file in nii_files:
       base_name = os.path.basename(nii_file)
       dcm_output_path = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(base_name)[0] + '.dcm')
       convert_nii_to_dcm(nii_file, dcm_output_path)

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-1430dfa068df>", line 1, in <module> runfile('D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2\\线性分析预测.py', wdir='D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2') File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\线性分析预测.py", line 9, in <module> y = data.iloc[:, 4].values File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1067, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1563, in _getitem_tuple tup = self._validate_tuple_indexer(tup) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 873, in _validate_tuple_indexer self._validate_key(k, i) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1466, in _validate_key self._validate_integer(key, axis) File "D:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1557, in _validate_integer raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds") IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

这个错误通常是由于 Pandas DataFrame 中的列数不足所需的列数导致的。在这段代码中，尝试对每个列执行线性回归分析，并将每个列的前四列数据作为输入，将第五列作为输出。但是，如果 DataFrame 中的列数小于 5，则会出现“single positional indexer is out-of-bounds”错误。

要解决这个问题，你需要检查一下你的 Excel 文件的实际列数。你可以使用以下代码来打印 DataFrame 的列数：

print(len(df.columns))

如果实际列数小于 5，则需要更改代码以使用实际的列数。例如，如果 DataFrame 只有 4 列，则可以将以下行：

X = data.iloc[:, 0:4].values
y = data.iloc[:, 4].values

更改为：

X = data.iloc[:, 0:3].values
y = data.iloc[:, 3].values

这将使用前三列作为输入，将第四列作为输出。如果 DataFrame 的列数小于 4，则需要再次更改代码以使用实际的列数。