total_chunks_data = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\tset_data.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_labels = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\Project\\Test\\test_labels.csv', header=None, chunksize=chunksize)) total_chunks_snr = sum(1 for _ in pd.read_csv('D:\\ziliao\\Project\\Test\\test_snr.csv', header=None, chunksize=chunksize))

时间: 2023-07-24 19:16:19 浏览: 179
这段代码是用来计算在给定的文件路径下,使用给定的块大小(chunksize)来读取CSV文件的总块数。其中,第一个语句计算了'tset_data.csv'文件的总块数,第二个语句计算了'test_labels.csv'文件的总块数,第三个语句计算了'test_snr.csv'文件的总块数。这里使用了Pandas库的read_csv函数来读取CSV文件,并通过迭代器的方式来计算总块数。最后,total_chunks_data、total_chunks_labels和total_chunks_snr分别保存了对应文件的总块数值。
相关问题

def get_csv_from_chunks(file_path, chunksize=10000, stop=False, usecols=None): print('load %s, split in chunksize: %d' % (file_path, chunksize)) if usecols: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize, usecols=usecols) else: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize) h = pd.DataFrame() n = 1 for d in diter: if stop: return d print('read %d chunk file, total shape: %s' % (n, h.shape)) d = reduce_mem_usage(d) h = pd.concat([h, d]) n += 1 print('final file shape:', h.shape) return h

这段代码定义了一个名为 `get_csv_from_chunks` 的函数,用于从较大的 CSV 文件中逐块读取数据并进行处理。函数接受以下参数: - `file_path`:CSV 文件的路径。 - `chunksize`:每个块的大小,默认为 10000。 - `stop`:一个布尔值,表示是否在读取到第一个块后停止读取,默认为 False。 - `usecols`:一个列表,指定要从文件中读取的列,默认为 None,表示读取所有列。 函数首先打印加载文件的信息,然后根据给定的参数调用 `pd.read_csv` 函数来逐块读取 CSV 文件,并返回一个迭代器对象 `diter`。如果指定了 `usecols`,则使用该参数进行列的选择。 接下来,创建一个空的 DataFrame `h` 用于存储最终的结果,以及一个变量 `n` 用于记录块的索引。然后,通过 `for` 循环遍历迭代器对象 `diter`,在每个循环中执行以下操作: - 如果 `stop` 为 True,则直接返回当前块 `d`。 - 打印当前块的索引和结果 DataFrame `h` 的形状。 - 对当前块进行处理(例如,通过调用 `reduce_mem_usage` 函数进行内存优化)。 - 将当前块与结果 DataFrame `h` 进行拼接,并将拼接后的结果赋值给 `h`。 - 增加块的索引值 `n`。 最后,打印最终结果 DataFrame `h` 的形状,并将其作为函数的返回值。

num_chunks = MPI.COMM_WORLD.bcast(None) data = bytes() for _ in range(num_chunks): data += MPI.COMM_WORLD.bcast(None)是什么意思

这段代码是使用 MPI(Message Passing Interface)进行并行计算的代码。其中,MPI.COMM_WORLD.bcast(None) 是广播函数,用于将数据从一个进程发送到所有其他进程。在这段代码中,首先广播了一个整数 num_chunks,然后根据 num_chunks 的值,循环广播了多个数据块,将它们拼接成一个字节串 data。
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根据错误:AttributeError: module 'networkx' has no attribute 'from_numpy_matrix',修改下述代码:import os import jieba.analyse from textrank4zh import TextRank4Keyword import concurrent.futures # 定义分块读取函数 def read_in_chunks(file_path, chunk_size=1024*1024): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: while True: data = f.read(chunk_size) if not data: break yield data # 定义处理函数 def process_chunk(chunk): # 使用jieba分词提取关键词 jieba_keywords = jieba.analyse.extract_tags(chunk, topK=10, withWeight=True) # 使用textrank4zh提取关键词 tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(chunk, lower=True, window=2) textrank_keywords = tr4w.get_keywords(10, word_min_len=2) # 合并两种方法提取的关键词 keywords = jieba_keywords + textrank_keywords return keywords # 读取文本文件,并按块处理 chunks = [] for chunk in read_in_chunks('input.txt'): chunks.append(chunk) # 多线程并行处理 results = [] with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: futures = [executor.submit(process_chunk, chunk) for chunk in chunks] for future in concurrent.futures.as_completed(futures): results.extend(future.result()) # 合并结果,并按权重降序排序 keywords = {} for keyword, weight in results: if keyword in keywords: keywords[keyword] += weight else: keywords[keyword] = weight keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) keywords = [(keyword, weight) for keyword, weight in keywords if len(keyword) > 1][:10] # 输出到txt文件中 with open('output.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for keyword, weight in keywords: f.write(keyword + '\t' + str(weight) + '\n')

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