import os import flowio import csv folder_path = "/path/to/folder" csv_path = "/path/to/csv" with open(csv_path, 'w', newline='') as csvfile: csvwriter = csv.writer(csvfile) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".fcs"): file_path = os.path.join(folder_path, filename) fcs = flowio.FlowData(file_path) events = fcs.events() csvwriter.writerows(events)中events = fcs.events()出现TypeError: 'array.array' object is not callable

时间: 2024-03-14 12:45:11 浏览: 119
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读取文件_读取文件夹里所有文件并提取_python_

根据您提供的代码，将导致此错误的原因可能是您尝试对一个数组对象进行调用，但是数组对象不是可调用的。请尝试更改代码中的以下行： ``` events = fcs.events() csvwriter.writerows(events) ``` 为： ``` events = fcs.events csvwriter.writerows(events()) ``` 这样可以将`events`属性作为可调用的函数进行调用，从而避免此TypeError错误。
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import os import flowio import csv folder_path = "D:/test_data_Fcs/" csv_path = "D:/test_data_Fcs/fcs2020 - 副本.csv" x_list=[] with open(csv_path, 'w', newline='') as csvfile: csvwriter = csv.writer(csvfile) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".fcs"): file_path = os.path.join(folder_path, filename) fcs = flowio.FlowData(file_path) x_list.append(fcs) csvwriter.writerows(x_list)出现_csv.Error: iterable expected, not FlowData

with open(csv_path, 'w', newline='') as csvfile: csvwriter = csv.writer(csvfile) csvwriter.writerows(x_list) # 将列表作为参数传递给 writerows() 函数 在这个示例中，我们使用了 to_dict() 方法将 ...

import csvimport os# csv文件所在的文件夹路径folder_path = "/path/to/folder"# 遍历文件夹中的所有csv文件for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.endswith(".csv"): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第5列和第6列的数据作为新文件名 new_file_name = f"{first_row[4]}_{first_row[5]}.csv" # 生成新文件路径 new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) # 重命名文件 os.rename(file_path, new_file_path)这段代码如果要加入出现空文件就跳过这个文件怎么改

with open(file_path, "r") as f: reader = csv.reader(f) # 获取第一行的数据 first_row = next(reader) # 获取第5列和第6列的数据作为新文件名 new_file_name = f"{first_row[4]}_{first_row[5]}.csv" # ...

import os import glob import csv import numpy as np def read_files_in_folder(folder_path): file1= [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')): with open(file_path, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) column_data = [] for row in csv_reader: column_data.append(row) file1.append(column_data) return file1 folder_path = 'E:/a科研/算法实现/上海CEEMD-EMD分解结果' file = read_files_in_folder(folder_path) lines = file1(range(2, 993, 10)) selected_data = [file_data_list[line-1] for line in lines] average = sum(selected_data) / len(selected_data) print(average) NameError: name 'file1' is not defined

我注意到你之前的问题中提到了一个名为 file1 的变量，但是在你的代码中，你使用的函数名是 read_files_in_folder，而不是 file1。我假设你想使用 read_files_in_folder 函数返回的数据来计算平均值。 为了...

import os import glob def read_files_in_folder(folder_path): file_list = [] for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*')): with open(file_path, 'r') as file: column_data = [line.strip() for line in file.readlines()] # 以行为单位读取文件内容并去除换行符 file_list.append(column_data) return file_list folder_path = 'your_folder_path' file_data_list = read_files_in_folder(folder_path) print(file_data_list) 文件夹里的文件为csv 文件

for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.csv')): with open(file_path, 'r') as file: csv_reader = csv.reader(file) column_data = [] for row in csv_reader: column_data.append(row) ...

import pandas as pd import networkx as nx import os from multiprocessing import Pool def process_csv(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path, header=None, names=['source', 'target', 'weight'], delim_whitespace=True) G = nx.Graph() for index, row in df.iterrows(): G.add_edge(row['source'], row['target'], weight=row['weight']) dist_matrix = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) with open(os.path.splitext(csv_path)[0] + '.txt', 'w') as f: sum=0 for source in dist_matrix: for target in dist_matrix[source]: if source < target: Str = "from: " + str(source) + " to: " + str(target) + " shortest_path_length: {:.2f}".format(dist_matrix[source][target]) f.write(Str + '\n') sum+=1/dist_matrix[source][target] N = G.number_of_nodes() ret='E(G)='+str(sum/(N*(N-1))) print(ret) f.write(ret + '\n') if __name__ == '__main__': folder_path = r'D:\2012POI\大连市2012_网络' csv_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] pool = Pool() pool.map(process_csv, csv_files) pool.close() pool.join()，帮我解决结果出现E(G)=inf的问题，并给出完整代码

with open(os.path.splitext(csv_path)[0] + '.txt', 'w') as f: sum = 0 for source in dist_matrix: for target in dist_matrix[source]: if source if dist_matrix[source][target] == float('inf'): ...

import os import pandas as pd import time while True: start = time.perf_counter() def get_txt_files(folder_path): files = [] try: for root, dirs, filenames in os.walk(folder_path): for filename in filenames: if filename.endswith(".txt"): files.append(os.path.abspath(os.path.join(root, filename))) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return files def combine_txt_files(txt_files): content = "" try: for txt_file in txt_files: with open(txt_file, "r") as f: content += f.read() except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) return content def write_combined_content_to_file(content, file_path): try: with open(file_path, "w") as f: f.write(content) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) def txt_to_excel(txt_file, excel_file): try: df = pd.read_csv(txt_file, delimiter="\t", header=None) df.to_excel(excel_file, index=False, header=None) except Exception as e: print("Error: {}".format(e)) if __name__=="__main__": folder_path="Z:\看板v2" txt_files=get_txt_files(folder_path) combined_content=combine_txt_files(txt_files) combined_file_path="D:\\測試log\\TXT合1并.txt" write_combined_content_to_file(combined_content,combined_file_path) excel_file_path="D:\\測試log\\123.xlsx" txt_to_excel(combined_file_path,excel_file_path) end = time.perf_counter() print('運行時間為:{}秒'.format(end-start)) time.sleep(30)

最后使用 Pandas 库中的 read_csv 函数读取合并后的文本文件，并使用 to_excel 函数将其转换为 Excel 文件。 代码中使用了一个死循环，每隔 30 秒就会执行一次上述操作。遇到任何异常都会输出错误信息。最后会...

import csvimport os# 源文件夹路径source_folder = "/path/to/source/folder"# 新csv文件夹路径output_folder = "/path/to/output/folder"# 获取源文件夹中的所有csv文件csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')]# 创建新的csv文件output_files = []with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file))# 遍历每个csv文件for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 output_files[i].writerow(row)这串代码显示ValueError: I/O operation on closed file.，怎么修改

with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_...

# 读取第二个文件夹中的所有csv文件 folder2_path = "E:/baby/paper/rain" files2 = os.listdir(folder2_path) dfs2 = [] for file2 in files2: if file2.endswith(".csv"): file2_path = os.path.join(folder2_path, file2) df2 = pd.read_csv(file2_path, encoding='ISO-8859-1', header=0, usecols=[1], delimiter=',') df2.fillna(0, inplace=True) dfs2.append(df2) df_X2 = pd.concat(dfs2, ignore_index=True) # 将第二个文件夹中的所有数据合并为一个DataFrame df_X2.to_csv('1.csv') print(df_X2)为什么输出的文件一列的数据分开分布在了3列，如何解决这个文件

with codecs.open(file2_path, 'r', 'utf-8') as f: csv_content = f.read().replace('\x00', '') # 将处理后的字符串写入新的文件 with codecs.open(file2_path, 'w', 'utf-8') as f: f.write(csv_content) # ...

import csv import os source_folder = "E:/lexin/output"# 源文件夹路径 output_folder = "E:/lexin/output2"# 新csv文件夹路径 csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')]# 获取源文件夹中的所有csv文件 output_files = []# 创建新的csv文件 with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file)) for csv_file in csv_files:# 遍历每个csv文件 with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) for i, row in enumerate(reader):# 遍历每行数据 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a') as out_file:# 将第i行写入对应的新csv文件 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row)这串代码输出的csv文件中间隔了一行空行，怎么解决

with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a') as out_file:# 将第i行写入对应的新csv文件 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row) writer.writerow([]) # 写入一行空行 ...

这个代码报错argument of type 'NoneType' is not iterable，应该怎么改？#成功 import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a7" output_list = [] no_result_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = None while not result or "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] if not result_dict: no_result_list.append(filename) for item in result_dict: output_list.append({ "filename": filename, "type": item["emotion"] }) # 输出未能识别结果的图片名称 print("无法识别结果的图片：", no_result_list) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这样，如果 main() 函数返回 ...

这段代码常因result结果出不来而无法继续继续运行，帮我加个条件判断，如果result没有结果就跳过，直到所有文件都遍历一遍并且录入csv中。import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a1" output_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] for item in result_dict: output_list.append({ "face_token": item["face_token"], "emotion": item["emotion"]["type"] }) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["face_token", "emotion"]) #writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["face_token", "emotion"]) #writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这里我们加入了一个条件判断，...

帮我改一下代码，如果是"error_msg":"pic not has face",帮我跳过这个文件的处理，import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a4" output_list = [] no_result_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = None while not result or "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] if not result_dict: no_result_list.append(filename) for item in result_dict: output_list.append({ "filename": filename, "type": item["emotion"]["type"] }) # 输出未能识别结果的图片名称 print("无法识别结果的图片：", no_result_list) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list) 这样，程序会在获取到"error_msg...

records=wfdb.rdrecord(r'D:\\moudle\\csv\\csv') for record in records: with open(r'D:\\moudle\\csv\\csv', newline='') as csvfile: # 创建 CSV 读取器 reader = csv.reader(csvfile) # 创建空数组 data = [] # 遍历每行数据 for row in reader: # 取出第一列数据并存入数组中 data.append(row[0]) folder_path = r'D:\\moudle\\csv\\csv' # 获取文件夹下所有文件夹的名称 folder_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isdir(os.path.join(folder_path, f))] # 获取每个文件夹名称的最后一个字符，并将它们放在一个数组中 last_chars = [name[-1] for name in folder_names] form = last_chars print(data) print('\n') print(form)这段代码是什么意思，有没有错误，应该怎么改

folder_path = r'D:/moudle/csv/csv' folder_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isdir(os.path.join(folder_path, f))] # 获取每个文件夹名称的最后一个字符，并将它们放在一个数组中 last_...

import csv import os import pandas as pd # 源文件夹路径 source_folder = "E:/lexin/output" # 新csv文件夹路径 output_folder = "E:/lexin/output2" # 获取源文件夹中的所有csv文件 csv_files = [f for f in os.listdir(source_folder) if f.endswith('.csv')] # 创建新的csv文件 output_files = [] with open(os.path.join(output_folder, "output.csv"), 'w') as output_file: output_files.append(csv.writer(output_file)) for i in range(1, len(csv_files)): output_file_path = os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv") with open(output_file_path, 'w') as new_output_file: output_files.append(csv.writer(new_output_file)) # 遍历每个csv文件 for csv_file in csv_files: with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 遍历每行数据 for i, row in enumerate(reader): # 将第i行写入对应的新csv文件 with open(os.path.join(output_folder, f"output{i}.csv"), 'a', newline='') as out_file:#newline=''作用：避免出现空行。 writer = csv.writer(out_file) writer.writerow(row)运行这段代码，要想将输出的csv文件以文件中第5第6列第一行数据为文件名，怎么修改

with open(os.path.join(source_folder, csv_file), 'r') as f: reader = csv.reader(f) # 获取第5列和第6列的数据作为文件名 file_name = f"{reader[0][4]}_{reader[0][5]}.csv" output_file_path = os.path....

import os import json import csv import cv2 from segment_anything import SamPredictor, sam_model_registry folder_path = 'D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\input\\Normal\\' # 替换为实际的文件夹路径 output_file = 'D:\\细胞识别\\output.csv' # 替换为实际的输出文件路径 data_list = [] # 用于存储所有的坐标信息 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(folder_path, filename) # 读取JSON文件 with open(json_path) as file: data = json.load(file) # 获取多边形坐标 shapes = data['shapes'] polygon_points = shapes[0]['points'] # 假设只有一个多边形标注 # 计算最小包围框的左上角和右下角坐标 x_coordinates = [point[0] for point in polygon_points] y_coordinates = [point[1] for point in polygon_points] min_x = min(x_coordinates) min_y = min(y_coordinates) max_x = max(x_coordinates) max_y = max(y_coordinates) # 将坐标信息添加到列表中 data_list.append({'Filename': filename, 'Min_X': min_x, 'Min_Y': min_y, 'Max_X': max_x, 'Max_Y': max_y}) # 写入CSV文件 with open(output_file, 'w', newline='') as file: fieldnames = ['Filename', 'Min_X', 'Min_Y', 'Max_X', 'Max_Y'] writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) # 生成input_prompts input_prompts = [] for data in data_list: input_prompt = f"处理文件：{data['Filename']}，左上角坐标：({data['Min_X']}, {data['Min_Y']})，右下角坐标：({data['Max_X']}, {data['Max_Y']})" input_prompts.append(input_prompt) sam = sam_model_registry["default"](checkpoint="D:\\segment-anything-main\\segment-anything-main\\sam_vit_h_4b8939.pth") predictor = SamPredictor(sam) for filename in os.listdir(folder_path): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # Load and set the image for prediction your_image = cv2.imread(image_path) predictor.set_image(your_image) # Perform prediction using input prompts masks, _, _ = predictor.predict(input_prompts) # Perform further processing or analysis on the predicted masks for i, mask in enumerate(masks): mask_filename = f"mask_{i + 1}_{filename}" mask_path = os.path.join(folder_path, mask_filename) cv2.imwrite(mask_path, mask)

这段代码是一个细胞识别的脚本，它将指定文件夹中的图片进行细胞分割，并将分割后的结果保存为图片和CSV文件。具体的流程如下： 1. 首先，通过读取指定文件夹中的JSON文件，获取细胞的多边形坐标信息，并计算出最小...
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依