for ne in new_name_list: file_path = os.path.join(path, ne) if not os.path.exists(file_path): continue with open(file_path) as f: data = json.load(f) number_of_obstacles=len(data["radarObs"]) radar_num.append(number_of_obstacles) radar_name.append(ne)打印出找不到文件的值

时间: 2024-03-06 16:48:44 浏览: 21
好的,你可以在 `if not os.path.exists(file_path):` 的分支中加入打印找不到文件的值的语句,例如: ```python for ne in new_name_list: file_path = os.path.join(path, ne) if not os.path.exists(file_path): print(f"找不到文件:{file_path}") continue with open(file_path) as f: data = json.load(f) number_of_obstacles = len(data["radarObs"]) radar_num.append(number_of_obstacles) radar_name.append(ne) ``` 在这个例子中,我们使用 `if not os.path.exists(file_path):` 判断文件是否存在,如果文件不存在,则会执行 `print(f"找不到文件:{file_path}")` 语句,打印出找不到文件的值。然后使用 `continue` 跳过当前循环,继续执行下一次循环。如果文件存在,则会继续执行后面的语句,读取文件内容并统计障碍物数量。 希望这个例子能够帮到你!
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for ne in new_name_list: file_path = os.path.join(path, ne) with open(file_path) as f: data = json.load(f) number_of_obstacles=len(data["radarObs"]) name.append(filename) num.append(number_of_obstacles)修改如果new_name_list的文件名不存在则跳过

可以在代码中加入一个判断语句,判断文件是否存在,如果不存在则跳过当前循环。修改后的代码如下: ``` import os import json name = [] num = [] path = './data' new_name_list = ['file1.json', 'file2.json', 'file3.json'] for ne in new_name_list: file_path = os.path.join(path, ne) if not os.path.exists(file_path): continue with open(file_path) as f: data = json.load(f) number_of_obstacles = len(data["radarObs"]) name.append(ne) num.append(number_of_obstacles) ``` 这样修改后,如果new_name_list中的某个文件不存在,程序会跳过当前循环,不会出现文件读取错误的情况。

# 将图片移动到相应的文件夹 cluster_path = os.path.join(path, cluster_folder) if not os.path.exists(cluster_path): os.mkdir(cluster_path) for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(cluster_path, str(i)) if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path),这段代码有什么错误吗

这段代码没有语法错误,但是注意到两个循环中的变量 `i` 和 `j` 是一样的,所以在第二个循环中可以使用之前定义的变量 `i`,而不需要重新定义变量。修改后的代码如下: ``` root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) ``` 另外,你需要将聚类文件夹的根目录 `root_path` 修改成你想要的路径。

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将下面代码简洁化:def split_dataset(img_path, target_folder_path, output_path): filename = [] total_imgs = os.listdir(img_path) #for root, dirs, files in os.walk(img_path): for img in total_imgs: filename.append(img) np.random.shuffle(filename) train = filename[:int(len(filename) * 0.9)] test = filename[int(len(filename) * 0.9):] out_images = os.path.join(output_path, 'imgs') if not os.path.exists(out_images): os.makedirs(out_images) out_images_train = os.path.join(out_images, 'training') if not os.path.exists(out_images_train): os.makedirs(out_images_train) out_images_test = os.path.join(out_images, 'test') if not os.path.exists(out_images_test): os.makedirs(out_images_test) out_annotations = os.path.join(output_path, 'annotations') if not os.path.exists(out_annotations): os.makedirs(out_annotations) out_annotations_train = os.path.join(out_annotations, 'training') if not os.path.exists(out_annotations_train): os.makedirs(out_annotations_train) out_annotations_test = os.path.join(out_annotations, 'test') if not os.path.exists(out_annotations_test): os.makedirs(out_annotations_test) for i in train: print(os.path.join(img_path, i)) print(os.path.join(out_images_train, i)) shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_train, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_train, annotations_name)) for i in test: shutil.copyfile(os.path.join(img_path, i), os.path.join(out_images_test, i)) annotations_name = "gt_" + i[:-3] + 'txt' shutil.copyfile(os.path.join(target_folder_path, annotations_name), os.path.join(out_annotations_test, annotations_name))

代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码

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