os.join和osp.join

时间: 2023-08-17 22:15:57 浏览: 368
`os.path.join` 和 `osp.join` 函数的作用是拼接路径。 `os.path.join` 是 Python 标准库 `os` 模块中的一个函数,用于将多个路径组合成一个路径。它会根据操作系统的不同,在路径中自动添加正确的路径分隔符(例如,在 Windows 上是反斜杠 `\`,在 Unix/Linux 上是正斜杠 `/`)。 `osp.join` 是 CSDN 开发的一个函数,与 `os.path.join` 功能类似,也是用于拼接路径。具体使用方法和 `os.path.join` 类似,根据输入的多个路径拼接成一个路径。 总结来说,这两个函数都是用于拼接路径,只是一个来自 Python 标准库,另一个是 CSDN 开发的函数。
相关问题

``` root_path = osp.abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir)) ```

这段代码是Python中的一部分,用于获取当前脚本文件所在目录的上一级和再上一级路径。以下是逐行解释: 1. `root_path`:定义一个变量`root_path`,用于存储最终得到的根路径。 2. `osp`:这里是os.path(操作系统路径)模块的别名,这个模块提供了处理路径的各种函数。 3. `abspath(osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir))`: - `osp.abspath()`:函数用于返回给定路径的绝对路径。它确保路径是从根目录开始计算的。 - `osp.join(_file_, osp.pardir, osp.pardir)`:这是一个路径连接操作,表示: - `_file_`:这里应该是调用该代码的脚本文件名(作为字符串),会被自动替换为实际的文件名。 - `osp.pardir`:在Python的os.path模块中,`.pardir`是一个特殊值,表示父目录。 - 连接两次`osp.pardir`意味着向上查找两个目录层级。 因此,整个表达式的意思是从当前脚本文件所在的目录向上查找两层,然后返回那个位置的完整路径。这通常用于设置项目或数据集的基本工作目录。

解释一下下面这个代码import os.path as osp import sys def add_path(path): if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path) this_dir = osp.dirname(__file__) # Add lib to PYTHONPATH lib_path = osp.join(this_dir, 'lib') add_path(lib_path)

这段代码主要是将目录lib添加到系统路径sys.path中,以便在后续的代码中可以直接引用lib目录下的Python模块。具体解释如下: - import os.path as osp:导入模块os.path,并将其重命名为osp(方便后续使用)。 - import sys:导入sys模块。 - def add_path(path)::定义函数add_path,用于将指定路径添加到sys.path中。 - if path not in sys.path: sys.path.insert(0, path):如果指定路径不在sys.path中,则将其插入到sys.path的第一个位置。 - this_dir = osp.dirname(__file__):获取当前文件所在的目录路径。 - lib_path = osp.join(this_dir, 'lib'):将当前文件所在的目录路径与子目录lib拼接,得到目录lib的完整路径。 - add_path(lib_path):将目录lib的完整路径添加到sys.path中。这样,在后续的代码中就可以直接引用lib目录下的Python模块,而无需指定完整路径。
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解释这段代码:import os.path as osp import pandas as pd import torch from sentence_transformers import SentenceTransformer from torch_geometric.data import HeteroData, download_url, extract_zip from torch_geometric.transforms import RandomLinkSplit, ToUndirected url = 'https://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip' root = osp.join(osp.dirname(osp.realpath(__file__)), '../../data/MovieLens') extract_zip(download_url(url, root), root) movie_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'movies.csv') rating_path = osp.join(root, 'ml-latest-small', 'ratings.csv') def load_node_csv(path, index_col, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, index_col=index_col, **kwargs) mapping = {index: i for i, index in enumerate(df.index.unique())} x = None if encoders is not None: xs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] x = torch.cat(xs, dim=-1) return x, mapping def load_edge_csv(path, src_index_col, src_mapping, dst_index_col, dst_mapping, encoders=None, **kwargs): df = pd.read_csv(path, **kwargs) src = [src_mapping[index] for index in df[src_index_col]] dst = [dst_mapping[index] for index in df[dst_index_col]] edge_index = torch.tensor([src, dst]) edge_attr = None if encoders is not None: edge_attrs = [encoder(df[col]) for col, encoder in encoders.items()] edge_attr = torch.cat(edge_attrs, dim=-1) return edge_index, edge_attr class SequenceEncoder(object): # The 'SequenceEncoder' encodes raw column strings into embeddings. def __init__(self, model_name='all-MiniLM-L6-v2', device=None): self.device = device self.model = SentenceTransformer(model_name, device=device) @torch.no_grad() def __call__(self, df): x = self.model.encode(df.values, show_progress_bar=True, convert_to_tensor=True, device=self.device) return x.cpu() class GenresEncoder(object)

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

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