有两个文件夹一个是labels一个是预测值，请帮我使用Python计算P,R,mAP50,mAP50-95和F1值并写到一个txt文件里格式为：文件名 P R mAP50 mAP50-95 F1

为了帮你完成这个任务，我们可以使用Python的`pandas`库来进行数据处理，以及`sklearn`库中的`average_precision_score`、`roc_auc_score`等函数来计算 Precision (P), Recall (R), mAP50 和 mAP50-95 等指标。首先，假设你已经有了两个列表分别代表每个文件夹中的标签和预测值。

import os
import pandas as pd
from sklearn.metrics import average_precision_score, roc_auc_score

# 定义计算指标的函数
def compute_scores(true_labels, pred_values):
    ap50 = average_precision_score(true_labels, pred_values)
    ap50_95 = average_precision_score(true_labels, pred_values, average='weighted')
    f1 = None  # 可能需要更多上下文信息才能计算F1，例如是否二分类或多分类问题
    return ap50, ap50_95, f1

# 获取文件夹里的文件名、标签和预测值
folder_labels = 'labels'
folder_predictions = 'predictions'

file_names = [f for f in os.listdir(folder_labels)]
true_labels = [pd.read_csv(os.path.join(folder_labels, file_name)).values.flatten() for file_name in file_names]
pred_values = [pd.read_csv(os.path.join(folder_predictions, file_name)).values.flatten() for file_name in file_names]

# 计算指标并保存到结果字典中
results = {file_name: compute_scores(labels, preds) for file_name, labels, preds in zip(file_names, true_labels, pred_values)}

# 写入结果到txt文件
with open('metrics.txt', 'w') as file:
    for file_name, metrics in results.items():
        p, r, map50, map50_95, f1 = metrics
        line = f"{file_name} {' '.join([str(num) for num in metrics])}\n"
        file.write(line)

注意，上述代码假设标签和预测值都是CSV文件，每行对应一个样本，列对应类别标签。如果你的数据结构不同，你需要相应调整读取部分的代码。此外，对于F1分数的计算，如果不清楚具体的类别分布和多分类还是二分类问题，可能需要额外的信息或者更复杂的计算。