如何用,分割['D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1104','D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1105']
时间: 2023-11-25 11:04:48 浏览: 23
你可以使用Python中的join()方法来将列表中的元素用逗号分隔。具体实现如下:
```python
lst = ['D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1104', 'D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1105']
result = ','.join(lst)
print(result)
```
输出结果为:
```
D:\zy\CM1\SCENE\DMC\2023\1104,D:\zy\CM1\SCENE\DMC\2023\1105
```
相关问题
如何分割['D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1104','D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1105']
你可以使用Python中的split()方法来分割字符串。split()方法将字符串分割成一个列表,可以指定分隔符。在这个例子中,我们可以使用split()方法将路径分割成文件夹和文件名。
```python
path_list = ['D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1104', 'D:\\zy\\CM1\\SCENE\\DMC\\2023\\1105']
for path in path_list:
folder, filename = path.rsplit('\\', 1)
print('Folder:', folder)
print('Filename:', filename)
```
输出结果为:
```
Folder: D:\zy\CM1\SCENE\DMC\2023
Filename: 1104
Folder: D:\zy\CM1\SCENE\DMC\2023
Filename: 1105
```
cm1 = confusion_matrix(y_label, y_pred_s)举例
这是一个用于计算分类模型混淆矩阵的函数,其中参数 y_label 是真实标签,y_pred_s 是模型预测出的标签。函数的输出是一个混淆矩阵,其中每行代表真实标签的类别,每列代表模型预测的类别,矩阵中的每个元素代表预测为该类别但实际上是该行类别的样本数量。它可以帮助我们分析模型在每种类别上的表现,并找到模型可能出现的分类错误。