data_names = sorted(glob.glob(os.path.join('data/', '*.npz')))

时间: 2024-05-30 16:08:36 浏览: 129
ZIP

data_sorted_Array.s.zip_MIPS

这行代码使用了 Python 中的 glob 模块和 os 模块，其中 os.path.join() 方法用于将多个路径组合成一个完整的路径名，glob.glob() 方法可以获取指定路径下的所有符合特定条件的文件名，如此处的 '*.npz' 表示获取所有扩展名为 npz 的文件名。最终，将符合条件的文件名按字母顺序排序后赋值给了 data_names 变量。
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Pythonglob模块的应用glob文件路径查找.pdf-综合文档

right_images_filenames = sorted(glob.glob(ft3d_train_data_path + "/*/right/*")) disparity_filenames = sorted(glob.glob(ft3d_train_labels_path + "/*/left/*")) for i in range(len(left_images_...
cpp

ActivitySelect_Greedy_sorted.cpp

ActivitySelect_Greedy_sorted.cpp

self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root)

其中，input_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_data/*_train.npy" 模式的文件路径，label_paths 保存的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径。...

img_list = sorted(glob.glob('2d_images/*.tif'))

这行代码使用了Python标准库中的glob模块，其中的glob函数返回...在这个例子中，指定模式是'2d_images/*.tif'，它将匹配所有位于'2d_images'目录中以'.tif'结尾的文件，并将它们以字母顺序排序后存储在img_list列表中。

解释一下这段代码mask_path = sorted(glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz"))

- glob.glob("/home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz")：使用匹配模式 /home/xdluo/data/ACDC/image/*.nii.gz，找到以 .nii.gz 结尾的所有文件路径。 - sorted()：对获取到的文件路径进行排序，以确保它们...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这段代码的详细意思

然后通过 glob 函数和 os.path.join 函数获取输入数据和标签数据的文件路径，并按照文件名排序，将排序后的路径存储在 self.input_paths 和 self.label_paths 中。其中，输入数据文件名以 _train.npy 结尾...

self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab"))))

这段代码与上一段代码类似，不同之处在于它获取的是符合 "GB_data/Real/noise_data/{Noise}/train_lab/*_lab.npy" 模式的文件路径，将它们存储在类的属性 label_paths 中。其中，{Noise} 是一个变量，表示噪声类型。...

下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/*_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('_')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细解释

1. pre_data() 函数用于预处理训练数据，输入是音频文件存储路径 root_path，使用 glob 函数获取所有干净音频文件路径 clean_paths，然后遍历每个路径，获取对应的噪声音频文件路径 noise_file，并将二者组成一个...

下面给出python的几个自定义函数：def pre_data(): root_path = '/data1/enhance/voice_bank/train' clean_paths = glob(f'{root_path}/_clean.wav') train_data = [] for clean_path in clean_paths: file_name = os.path.splitext(os.path.split(clean_path)[1])[0] noise_file = f'{root_path}/{file_name[:-6]}_noise.wav' if os.path.exists(noise_file): train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data def chunks(arr_list, num): n = int(math.ceil(len(arr_list) / float(num))) return [arr_list[i:i + n] for i in range(0, len(arr_list), n)] def load_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('')[-1])] = frame_name if len(sorted(frame_names)) == 0: return None, None else: frame_index = sorted(frame_names)[-1] return frame_names[frame_index], frame_index def delete_frame(path, frame_name='frame'): frame_names = {} for frame_name in glob(f'{path}/{frame_name}*'): name = os.path.split(frame_name)[1] frame_names[int(name.split('')[-1])] = frame_name for delete_key in sorted(frame_names)[:-5]: os.remove(frame_names[delete_key])。请给出详细注释

train_data.append([clean_path, noise_file]) return train_data 该函数的作用是预处理音频数据，返回一个列表train_data，其中每个元素都是一个包含两个路径的列表，第一个路径为干净音频文件的路径，第二...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # 这个类的目的是为了读取数据集，如果数据集不存在，就无法读取，因此在构造函数中进行判断，可以保证后续的代码能够正常运行 # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.mat'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))

然后使用glob函数获取数据集中所有训练数据文件的路径，并对文件名进行排序。接着，获取与训练数据对应的标签文件的路径，并同样进行排序。最后，判断训练数据和标签文件的数量是否一致，如果不一致，也会抛出异常。...

下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def __init__(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件，将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力，看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

而枚举数据集的函数则用于加载数据集，将数据存储在 data_dict 中，并枚举所有数据中出现的特征（features）和目标（targets）。最终，该类还定义了两个实例变量：number_of_nodes 表示节点数量，feature_map 是一个...

class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) # sort file names 文件名排序 self.input_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_data")))) self.label_paths = sorted( glob(os.path.join(self.root, '{}/*_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/" + Noise + "/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) # print(self.input_paths) # print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root)) def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)代码的意思

然后，使用 glob 函数找到所有符合特定规律的文件，将其按文件名进行排序，并分别存储在 input_paths 和 label_paths 中。在 getitem 函数中，根据给定的 index 加载信号和标签数据，并对信号进行归一化处理，并返回...

parfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.par')) timfiles = sorted(glob.glob(datadir + '/*.tim'))

glob.glob(datadir + '/*.par')会返回一个列表，包含所有以".par"结尾的文件的路径。 glob.glob(datadir + '/*.tim')会返回一个列表，包含所有以".tim"结尾的文件的路径。 然后，使用sorted()函数对这两个...

air_data = sorted(glob(os.path.join(

总结来说，air_data变量是一个按字母顺序排序的文件路径列表，这个列表是由glob函数返回的，该函数使用os.path.join函数的返回值作为参数，在当前目录下匹配指定的路径模式，并将匹配的文件路径组成的列表返回。

img_list = sorted(glob.glob('C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png'))

- 'C:\\Users\63083\Desktop\Graduation project\dataset\images/*.png': 该路径指定了要搜索的文件夹路径，其中“*”表示匹配任意字符，“.png”表示匹配后缀为.png的文件。 - sorted(): 该函数将列表中的元素进行...

import os import cv2 import glob # 设置文件夹路径 folder_path = "C:\huihelou" # 加载所有图像 img_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create() detector.setMaxFeatures(1000) matcher = cv2.FlannBasedMatcher() # 检测特征点和匹配特征描述符 for i in range(len(img_list)): for j in range(i+1, len(img_list)): img1 = img_list[i] img2 = img_list[j] kp1, des1 = detector.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = detector.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(des1, des2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) good_matches = matches[:100]这段代码怎么改'cv2.SIFT' object has no attribute 'setMaxFeatures'这个错误会不报错

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.jpg")): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img_list.append(img) # 初始化特征检测器和描述符 detector = cv2.SIFT_create(n...

image_list = sorted((glob.glob(os.path.join(dataset_frames_dir, str('{:02d}

其中，os.path.join() 方法可以将多个路径组合成一个完整的路径名，参数中将 dataset_frames_dir 和 '{:02d}。' 两个路径通过 join() 方法连接后，将得到一个具有完整路径的字符串。这个字符串表示的是含有图像的...

labels_name = sorted(item.name for item in train_data_root.glob('*/') if item.is_dir()) print(labels_name)，将以上代码的字典更新为长度2

labels_name = sorted((item.name, i) for i, item in enumerate(train_data_root.glob('*/')) if item.is_dir()) print(labels_name) 其中，enumerate() 函数用于将标签名称转换为数字编号。

import pandas as pd import os Workpath = 'D:\PACK数据\规范化文件\功能测试数据' for filename in os.listdir(Workpath): path_excel = os.path.join(Workpath, filename) da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns max_number_cell = 0 for column_name in data.columns: if isinstance(column_name, str) and 'CAN0_Cell_' in column_name: num_str = column_name.split('_')[-1] num_cell = int(num_str) max_number_cell = max(max_number_cell, num_cell) if num_cell < 500: # Adding new columns and setting their data as None for i in range(max_number_cell + 1, 491): new_column_name = f'CAN0_Cell_{i:03d}' data[new_column_name] = None # Sorting columns containing "CAN0_Cell_" column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] sorted_column_names_cell = sorted(column_names_cell, key=lambda x: int(x.split('_')[-1]) if x.split('_')[-1].isdigit() else 0) data = data[sorted_column_names_cell]，这个代码·运行后data中不包含CAN0_Cell的列就没了，怎么实现

path_excel = os.path.join(Workpath, filename) da = pd.read_excel(path_excel, sheet_name='详细') data = da.groupby('步骤序号').tail(1) # Handling CAN0_Cell columns column_names_cell = [col for ...

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