def read_data(data_dir) datas=[] labels=[] fpaths=[] for fname in os.listdir(data_dir) fpath=os.path.jion(data_dir,fname) fpaths.append(fpath) image=Image.open(fpath) data=np.array(image)/255.0 label=int(fname.spilt("_")[0]) datas.append(data) labels.append(label) datas=np.array(datas) labels=np.array(labels)

这段代码是一个函数定义，函数名为`read_data`，它接受一个参数`data_dir`，表示数据文件夹的路径。函数的主要功能是读取文件夹中的图像数据，并将图像数据转换为numpy数组。

首先，代码定义了三个空列表`datas`、`labels`和`fpaths`，用于存储读取的图像数据、标签和文件路径。

然后，通过`os.listdir`遍历指定路径下的所有文件名，并使用`os.path.join`拼接路径，将每个文件的完整路径存储在`fpaths`列表中。

接下来，使用`PIL.Image`库的`open`方法打开每个图像文件，并将其转换为numpy数组。代码中的`np.array(image)`将图像数据转换为numpy数组，并除以255.0进行归一化处理。归一化后的图像数据存储在`datas`列表中。

最后，通过对文件名进行操作，提取出标签信息（假设文件名的格式为"label_XXX"），并将其转换为整数类型。标签信息存储在`labels`列表中。

最后两行代码将`datas`和`labels`转换为numpy数组，并返回结果。

需要注意的是，代码中存在一些错误，包括拼写错误（例如`os.path.jion`应该为`os.path.join`）和调用函数时缺少冒号。可能是由于复制粘贴时发生了一些错误。

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to_csv_name = 'basic.csv' to_csv_path = os.path.join(os.path.abspath( os.path.join(os.path.join(os.path.dirname(__file__), ".."), 'static/spider/data')), to_csv_name) pd_datas = pd.read_csv(to_csv_path, encoding='utf-8').to_dict(orient='record') to_data = []

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hydrology_datas = Hydrology_data.query.filter(Hydrology_data.data_kind == marine_hydrology_one.data_set_name).all()

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