wipas_xml_list= glob.glob(path.join(ip_path, "wipas_0_*.xml")) TypeError: str.join() takes exactly one argument (2 given)

您遇到的问题是TypeError: str.join() takes exactly one argument (2 given)。这个错误通常是因为str.join()方法只接受一个参数，但您传递了两个参数。根据您提供的代码，这个错误可能是由于path.join(ip_path, "wipas_0_*.xml")这一行引起的。

请确保您的ip_path变量是一个字符串，并且确保您的ip_path和文件名"wipas_0_*.xml"之间只有一个参数。您可以使用以下代码进行调试：

import glob
from os.path import join

wipas_xml_list = glob.glob(join(ip_path, "wipas_0_*.xml"))

确保ip_path是一个正确的路径字符串，并且"wipas_0_*.xml"是正确的文件名模式。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和完整的错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

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for type_ in name2label.keys(): each_type_number = 0 for type_para in os.listdir(os.path.join(root_, type_)): for type_para_num in os.listdir(os.path.join(root_, type_, type_para)): if each_type_number < 500: current += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*current*.txt')) voltage += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*voltage*.txt')) each_type_number += 1 if each_type_number >= 500: current_test += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*current*.txt')) voltage_test += glob.glob( os.path.join(root_, str(type_), str(type_para), str(type_para_num), '*voltage*.txt')) each_type_number += 1 if each_type_number == 600: break if each_type_number == 600: break解释

这段代码的作用是遍历指定目录下的各个文件夹，查找符合条件的文件，并将其路径添加到对应的数组中。首先，它遍历了一个名为name2label的字典中的所有键，每个键代表一个文件夹类型。然后，它遍历该类型文件夹下的所有文件夹，以及每个文件夹下的所有文件。对于每个文件夹，它会从中选取500个文件加入训练集（current和voltage数组），再选取100个文件加入测试集（current_test和voltage_test数组）。如果已经达到了600个文件，就跳出循环，开始遍历下一个类型文件夹。整个代码的目的是将符合条件的文件路径添加到对应的数组中，为后续的数据读取和处理做准备。

train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train') valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val') train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png') # glob(data_dir + '/train/low/*.png') train_low_data_names.sort() train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png') # glob(data_dir + '/our485/high/*.png') train_high_data_names.sort() eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*') eval_low_data_names.sort() eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*') eval_high_data_names.sort() assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names) assert len(train_low_data_names) != 0逐句解释一下这段代码

这段代码的作用是加载训练和验证数据的文件路径，并对文件路径进行排序。然后，它使用断言语句来确保训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 长度相等且不为零。

逐句解释这段代码：

1. `train_data_path = os.path.join(data_dir, 'train')`：将训练数据文件夹路径与 'train' 目录拼接，得到训练数据集的完整路径。

2. `valid_data_path = os.path.join(data_dir, 'val')`：将验证数据文件夹路径与 'val' 目录拼接，得到验证数据集的完整路径。

3. `train_low_data_names = glob(train_data_path + '/low/*.png')`：使用 `glob` 函数查找训练低分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 `train_low_data_names` 列表中。

4. `train_low_data_names.sort()`：对训练低分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

5. `train_high_data_names = glob(train_data_path + '/high/*.png')`：使用 `glob` 函数查找训练高分辨率图像数据文件夹中所有以 '.png' 扩展名结尾的文件，并将它们的路径存储在 `train_high_data_names` 列表中。

6. `train_high_data_names.sort()`：对训练高分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

7. `eval_low_data_names = glob(valid_data_path + '/low/*.*')`：使用 `glob` 函数查找验证低分辨率图像数据文件夹中的所有文件，并将它们的路径存储在 `eval_low_data_names` 列表中。

8. `eval_low_data_names.sort()`：对验证低分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

9. `eval_high_data_names = glob(valid_data_path + '/high/*.*')`：使用 `glob` 函数查找验证高分辨率图像数据文件夹中的所有文件，并将它们的路径存储在 `eval_high_data_names` 列表中。

10. `eval_high_data_names.sort()`：对验证高分辨率图像数据的列表进行排序，以确保它们按照字母顺序排列。

11. `assert len(train_low_data_names) == len(train_high_data_names)`：断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 和训练高分辨率图像数据的列表 `train_high_data_names` 的长度相等。

12. `assert len(train_low_data_names) != 0`：断言训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度不为零。

这些断言语句用于确保数据加载的正确性和一致性。如果断言条件不满足，将会引发 `AssertionError` 异常。