解释代码: for idx, filename in enumerate(os.listdir(path)): obj = open(path + '\\' + filename, 'r') lines = obj.readlines() freqs = [] k = [] for index, line in enumerate(lines): print("Line {}: {}".format(index, line.strip())) x, y = "", "" flag = False i = 0 while i < len(line): c = line[i] if c != ' ' and c != '\n': if not flag: x += c else: y += c else: flag = True i += 1 # 这段代码是一个循环,它遍历字符串 line 中的每个字符,如果字符不是空格或换行符,则将其赋值给变量 x 或 y,如果是空格或换行符, # 则将 flag 标记为 True,表示下一个字符将被赋值给变量 y。最后,i 的值增加 1,以便继续遍历下一个字符。 k.append(float(x)) freqs.append(float(y))
时间: 2024-02-10 10:29:27 浏览: 24
这段代码是一个循环,通过遍历一个文件中的每一行,将每行中的数字分别存储到列表 `k` 和 `freqs` 中。
首先,代码通过 `enumerate(os.listdir(path))` 遍历目录 `path` 下的所有文件,并为每个文件分配一个索引 `idx` 和文件名 `filename`。
然后,代码打开文件并将其内容读取到 `lines` 列表中。
接下来,代码使用一个内部循环遍历 `lines` 列表中的每一行。在循环中,代码会打印出每行的索引和内容。
然后,代码初始化变量 `x` 和 `y` 为空字符串,并设置一个布尔变量 `flag` 为 False。
接着,代码通过遍历当前行的每个字符来解析数字。如果字符不是空格或换行符,则将其添加到 `x` 或 `y` 中的相应变量中,具体取决于 `flag` 的值。如果字符是空格或换行符,则将 `flag` 设置为 True,以表示下一个字符将被添加到 `y` 中。
最后,代码将解析出的数字分别转化为浮点数,并添加到列表 `k` 和 `freqs` 中。
整个过程会重复执行,直到遍历完所有行。
总之,这段代码的作用是从一个文件中解析出数字,并分别存储到两个列表中。其中,列表 `k` 存储了变量 `x` 解析出的数字,而列表 `freqs` 存储了变量 `y` 解析出的数字。
相关问题
解释代码:class MLPDataset(Dataset): def __init__(self, path): inputs = [] outputs = [] for idx, filename in enumerate(os.listdir(path)): if filename.find("input") == 0: inputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) else: outputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename)) self.inputs = inputs self.outputs = outputs def __len__(self): return len(self.inputs) def __getitem__(self, idx): if idx < len(self.outputs): return self.inputs[idx], self.outputs[idx] else: return self.inputs[idx]
这段代码定义了一个名为`MLPDataset`的类,它是一个自定义的数据集类,继承自`torch.utils.data.Dataset`类。这个类用于加载MLP数据集并进行预处理。
下面是对代码的解释:
- `__init__(self, path)`:类的构造函数,接收一个参数`path`,表示数据集所在的文件夹路径。
- `inputs = []`:创建一个空列表`inputs`,用于存储输入数据。
- `outputs = []`:创建一个空列表`outputs`,用于存储输出数据。
- `for idx, filename in enumerate(os.listdir(path)):`:遍历指定路径下的所有文件名和索引。
- `if filename.find("input") == 0:`:如果文件名以"input"开头。
- `inputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename))`:使用`np.loadtxt()`函数加载文件内容并将其添加到`inputs`列表中。
- `else:`:否则(即文件名不以"input"开头)。
- `outputs.append(np.loadtxt(path + '/' + filename))`:使用`np.loadtxt()`函数加载文件内容并将其添加到`outputs`列表中。
- `self.inputs = inputs`:将输入数据列表赋值给类的实例变量`inputs`。
- `self.outputs = outputs`:将输出数据列表赋值给类的实例变量`outputs`。
- `__len__(self)`:返回数据集中样本的数量。
- `return len(self.inputs)`:返回实例变量`inputs`中的样本数量。
- `__getitem__(self, idx)`:根据给定的索引`idx`,返回对应索引处的一个样本。
- `if idx < len(self.outputs):`:如果索引小于输出数据的数量。
- `return self.inputs[idx], self.outputs[idx]`:返回输入数据和输出数据的元组。
- `else:`:否则(即索引大于等于输出数据的数量)。
- `return self.inputs[idx]`:返回输入数据。
通过创建`MLPDataset`的实例,并使用索引访问其中的样本,你可以获取到数据集中的单个样本,该样本包含一个输入数据和一个输出数据。
cate = [path + x for x in os.listdir(path) if os.path.isdir(path + x)] imgs: List[object] = [] labels = [] for idx, folder in enumerate(cate): for im in glob.glob(folder + '/*.jpg'): img: object = cv2.imread(im) img = cv2.resize(img, (w, h)) imgs.append(img) labels.append(idx) return np.asarray(imgs, np.float32), np.asarray(labels, np.int32)
这是一个函数,它的参数是文件夹路径path、图像的宽度w和高度h。该函数的作用是读取文件夹中所有的.jpg格式的图像文件,并将它们缩放到指定的大小(w,h)。函数返回一个元组,第一个元素是一个numpy数组,其中包含所有缩放后的图像数据,第二个元素是一个numpy数组,其中包含每个图像所属的类别标签。类别标签是根据文件夹的名称自动分配的,即每个文件夹的名称都对应一个唯一的整数标签。
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