file_names = [f for f in os.listdir(file_path) if os.path.isfile(os.path.join(file_path, f))]

时间: 2023-03-31 14:04:54 浏览: 51
这是一个关于 Python 代码的问题,我可以回答。这段代码的作用是获取指定路径下的所有文件名,并将其存储在一个列表中。具体实现是通过 os 模块中的 listdir() 函数获取指定路径下的所有文件和文件夹的名称,然后通过 isfile() 函数判断是否为文件,最后将文件名存储在列表中。
相关问题

def getRandomImage(path, img_width, img_height): """这个函数是随机抽取10张图片来测试""" folders = list(filter(lambda x: os.path.isdir(os.path.join(path, x)), os.listdir(path))) random_directory = np.random.randint(0, len(folders)) path_class = folders[random_directory] file_path = os.path.join(path, path_class) file_names = [f for f in os.listdir(file_path) if os.path.isfile(os.path.join(file_path, f))] random_file_index = np.random.randint(0, len(file_names)) image_name = file_names[random_file_index] final_path = os.path.join(file_path, image_name) return image.load_img(final_path, target_size = (img_width, img_height)), final_path, path_class

这是一个关于 Python 编程的问题,我可以回答。这个函数是用来从指定路径中随机抽取一张图片,并返回该图片的路径、类别和大小。其中,函数的参数包括路径、图片的宽度和高度。函数的具体实现是先获取指定路径下的所有文件夹,然后随机选择一个文件夹,再从该文件夹中随机选择一张图片,最后返回该图片的路径、类别和大小。

async def list_docs( knowledge_base_id: Optional[str] = Query(default=None, description="Knowledge Base Name", example="kb1") ): if knowledge_base_id: local_doc_folder = get_folder_path(knowledge_base_id) if not os.path.exists(local_doc_folder): return {"code": 1, "msg": f"Knowledge base {knowledge_base_id} not found"} all_doc_names = [ doc for doc in os.listdir(local_doc_folder) if os.path.isfile(os.path.join(local_doc_folder, doc)) ] return ListDocsResponse(data=all_doc_names) else: if not os.path.exists(UPLOAD_ROOT_PATH): all_doc_ids = [] else: all_doc_ids = [ folder for folder in os.listdir(UPLOAD_ROOT_PATH) if os.path.isdir(os.path.join(UPLOAD_ROOT_PATH, folder)) ] return ListDocsResponse(data=all_doc_ids)

HASH_SIZE; return index; } public Record findRecord(String phone) { int index = hash(phone); // 计算散列值 for (int i = 0; i < HASH_SIZE; i++) { int j = (index + i这是一个 Python 函数,用于列出文档列表。该函数包含一个可选的参数 knowledge_base_id,如果提 * i) % HASH_SIZE; // 二次探测 if (hashTable[j] == null || hashTable[j].status == EMPTY) break; if (hashTable[j].status == true && hashTable[j].phone.equals(phone)) return hash供了该参数,则会列出该知识库中的所有文档。否则,将列出所有知识库中Table[j]; // 找到记录 } return null; // 未找到记录 } public static void main(String的文档。函数首先检查提供的知识库 ID 是否存在,如果存在,则获取该知识库中的[] args) { AddressBook addressBook = new AddressBook(); } private class Record { public String name; public String phone; public String address; public boolean status; // 记录是否被删除 public Record(String name, String phone所有文档名并返回。如果没有提供知识库 ID,则获取所有知识库中的文档名并返回。, String address, boolean status) { this.name = name; this.phone = phone; this.address = address; this该函数返回一个 ListDocsResponse 对象,其中包含文档名的列表。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn import metrics from sklearn.cluster import KMeans import os def dbscan(input_file): ## 纬度在前,经度在后 [latitude, longitude] columns = ['lat', 'lon'] in_df = pd.read_csv(input_file, sep=',', header=None, names=columns) # represent GPS points as (lat, lon) coords = in_df.as_matrix(columns=['lat', 'lon']) # earth's radius in km kms_per_radian = 6371.0086 # define epsilon as 0.5 kilometers, converted to radians for use by haversine # This uses the 'haversine' formula to calculate the great-circle distance between two points # that is, the shortest distance over the earth's surface # http://www.movable-type.co.uk/scripts/latlong.html epsilon = 0.5 / kms_per_radian # radians() Convert angles from degrees to radians db = DBSCAN(eps=epsilon, min_samples=15, algorithm='ball_tree', metric='haversine').fit(np.radians(coords)) cluster_labels = db.labels_ # get the number of clusters (ignore noisy samples which are given the label -1) num_clusters = len(set(cluster_labels) - set([-1])) print('Clustered ' + str(len(in_df)) + ' points to ' + str(num_clusters) + ' clusters') # turn the clusters in to a pandas series # clusters = pd.Series([coords[cluster_labels == n] for n in range(num_clusters)]) # print(clusters) kmeans = KMeans(n_clusters=1, n_init=1, max_iter=20, random_state=20) for n in range(num_clusters): # print('Cluster ', n, ' all samples:') one_cluster = coords[cluster_labels == n] # print(one_cluster[:1]) # clist = one_cluster.tolist() # print(clist[0]) kk = kmeans.fit(one_cluster) print(kk.cluster_centers_) def main(): path = './datas' filelist = os.listdir(path) for f in filelist: datafile = os.path.join(path, f) print(datafile) dbscan(datafile) if __name__ == '__main__': main()

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