E:\MedData\4DCT-202305\0006863819\0这个路径下的文件名为‘1.3.12.2.1107.5.1.4.66723.30000020070802502045500001711‘’,怎么将它们批量重命名为‘CT.0006863819.Image 11’

时间: 2023-07-21 15:11:25 浏览: 35
你可以使用Python中的`os`模块来批量重命名文件。下面是一个示例代码,可以将给定路径下的文件批量重命名为指定格式的文件名: ```python import os # 指定文件夹路径 folder_path = r'E:\MedData\4DCT-202305\0006863819\0' # 获取文件夹中的文件列表 file_list = os.listdir(folder_path) # 遍历文件列表 for file_name in file_list: # 提取文件名中的数字部分 file_number = file_name.split('.')[-1] # 构建新的文件名 new_file_name = f'CT.0006863819.Image {file_number}' # 构建旧文件路径和新文件路径 old_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(old_file_path, new_file_path) print(f'Renamed {file_name} to {new_file_name}') ``` 在上述代码中,`folder_path`变量存储了文件夹的路径。使用`os.listdir()`函数获取文件夹中的所有文件名,并将它们存储在`file_list`列表中。然后,遍历文件列表,使用`split()`函数提取文件名中的数字部分。最后,使用`f-string`构建新的文件名,并使用`os.rename()`函数将旧文件名改为新文件名。 请注意,代码中使用了`f-string`来构建新的文件名,其中的`{file_number}`表示使用原文件名中提取的数字部分。例如,原文件名为`1.3.12.2.1107.5.1.4.66723.30000020070802502045500001711`,将被重命名为`CT.0006863819.Image 11`。 在运行代码之前,请确保路径和文件名正确,并提前备份数据以防止意外情况发生。

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if __name__ == '__main__': # -------------Adjustable global parameters---------- n=512 # pixel number m=10 # number of time phases angle = 5 # #sample points = 360/angle on the boundary numOfAngles = int(180/angle) numOfContourPts = int(360/angle) labelID = 1 # 勾画的RS文件中第几个轮廓为GTV # path of the input data folder = 'E:\\MedData\\4DCT-202305\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0000726380' # 病人的编号 # 呼吸曲线数据文件 vxpPath = folder+patient+'\\0000726380\\0000726380_20230420_143723.vxp' # Save the generated figures to the latex file path figPath = "D:\\HUNNU\\Research\\DMD\\4D-CT\\latex-DMD插值\\modify202305\\figure\\" # -------------Auto generated global parameters---------- # 每个dicom文件包含多少横截面 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) # phase name times = np.linspace(0,90,10) # image pixel coordinate nums = np.linspace(0,n-1,n) x,y = np.meshgrid(nums,nums) # 输出dicom头文件信息 filename = folder+patient+'\\0\\CT.{}'.format(patient)+'.Image 1.dcm' print('CT dicom file information:') info = loadFileInformation(filename) # 像素之间的间距,包括列间距和行间距,单位mm SliceThickness = info['SliceThickness'] # Z轴的扫描分辨率,单位mm pixelSpace = info['pixelSpace'] # 一个像素所占的实际体积 pixelVol = float(pixelSpace[0])*float(pixelSpace[0])*float(SliceThickness) print('sliceThickness=',SliceThickness,' pixelSpace=',pixelSpace)

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