# import os,glob,shutil # import pandas as pd # # from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # # df = pd.DataFrame({'file':glob.glob('data/*/*.mp4')}) # # df['cls'] = df.file.apply(lambda x:int(x.split('\\')[-2].split('_')[1])) # # ss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2) # for train_idx,test_idx in ss.split(df['file'],df['cls']): # f = open('train.txt','w') # for file_,c in df.iloc[train_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close() # f = open('val.txt','w') # for file_,c in df.iloc[test_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close()

这是一个Python代码段，用于将一个数据集分成训练集和验证集，并将它们的文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt中，可以解读为：

- 导入了os、glob和shutil等Python标准库，以及pandas库和StratifiedShuffleSplit类；
- 使用glob库获取所有的mp4文件路径，并将它们存入一个DataFrame对象中；
- 从每个文件路径中提取出它们对应的类别标签，并将它们存入DataFrame对象的'cls'列中；
- 使用StratifiedShuffleSplit类，将数据集分成训练集和验证集，比例为0.8:0.2；
- 将训练集和验证集中文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt文件中，每行格式为：文件路径 类别标签。

需要注意的是，具体的文件路径、类别标签的提取方式和文件的写入方式，会因为数据集的不同而有所变化。同时，还需要根据具体的训练和验证需求，来设置数据集的划分比例和文件的格式等参数。