# 取一小部分优化前后的结构进行训练 files_ini = spdkit.io.find_files("POSCAR", ".") # 按文件名排序, 保证 POSCAR, CONTCAR 对应同一体系 files_ini.sort() files_opt = spdkit.io.find_files("CONTCAR", ".") files_opt.sort() # 取前50个结构, 提取中心原子对应的微结构 submols = create_submols_for_files(files_ini[0:50], files_opt) # 取一个初始结构, 进行结构拼凑 mol_ini = Molecule.from_file("Fe32C9/60_1/POSCAR") mol_opt = Molecule.from_file("Fe32C9/60_1/CONTCAR") mol_refined, chemenv = refine(mol_ini, submols) # 使用 ASE 来完成晶胞及原子结构的进一步优化 mol = mol_ini.clone() p1 = spdkit.to_ase_atoms(mol) calc_elastic = ElasticModel(mol, chemenv) p1.set_calculator(calc_elastic) box = Mushybox(p1) # dyn = FIRE(p1, maxstep=0.1) dyn = FIRE(box, maxstep=0.1) dyn.run(fmax=0.001, steps=100)

修改下列代码，可以遍历所有文件夹再将对应的文件分别保存到相应的文件夹。pns_folder = os.path.join(src_folder, "PNS Files") os.makedirs(pns_folder) bg_folder = os.path.join(src_folder, "BG Files") os.makedirs(bg_folder) # 初始化文件夹，用于计数移动了多少文件夹 PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for filename in files: file_path = os.path.join(root, filename) if os.path.isfile(file_path): if PNS_keyword in filename: os.rename(file_path, os.path.join(pns_folder, filename)) PNS_files_count += 1 elif BG_keyword in filename: os.rename(file_path, os.path.join(bg_folder, filename)) BG_files_count += 1 a1 = PNS_files_count/2 b1 = BG_files_count/2

PNS_files_count = 0 BG_files_count = 0 # 遍历目标文件夹中的文件夹和文件 for root, dirs, files in os.walk(src_folder): for dir in dirs: if PNS_keyword in dir: os.makedirs(os.path.join(pns_folder, ...

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件，名字改为该文件的创建或修改日期，如果有重名的文件，可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度，默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if name == 'main': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件，名字改为该文件的创建或修改日期，如果有重名的文件，可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param ...

import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain mne.bem.BEMSurface(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, sigma=0.016, id=3), # skull mne.bem.BEMSurface(scalp_vertices, scalp_triangles, sigma=0.33, id=5), # skin ] # Create BEM model model = mne.bem.BEM(surfs, conductivity=[0.3, 0.006, 0.3], is_sphere=False) model.plot(show=False) # Create BEM solution solution = mne.make_bem_solution(model) 运行代码时报错; Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 24, in <module> mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain AttributeError: module 'mne.bem' has no attribute 'BEMSurface'

根据你的代码和报错信息来看，mne 模块确实没有 BEMSurface 这个属性。...请注意，我还对 make_bem_model 的调用进行了修改，以适应新的 API。希望这能解决你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf'))是什么意思

因此，cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) 这段代码的含义是：获取 folder_path 目录中所有后缀为 .cdf 的文件路径，并将这些文件路径存储在 cdf_files 变量中，cdf_files 是一个...

import os import csv from bs4 import BeautifulSoup # 设置文件夹路径 folder_path = 'C:/Users/test/Desktop/DIDItest' # 遍历文件夹中的所有文件和子文件夹 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file_name in files: if file_name.endswith('.html'): file_path = os.path.join(root, file_name) # 打开HTML文件并读取源代码 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: html_content = file.read() # 在这里可以对源代码进行进一步的操作和提取 soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') messages = soup.find_all('p') for message in messages: talk_id_tag = message.find_previous('a') if talk_id_tag: talk_id = talk_id_tag.text.strip()[1:] time = message.contents[0].strip().split(',')[0][1:] send_phone = message.find('span', class_='hint-success').text.strip() receive_phone = message.find_all('span', class_='hint-success')[1].text.strip() content_tag = message.find('a') if content_tag: content = content_tag['href'] content_type = '音频' else: content = message.text.strip() content_type = '文本' print("talkid:", talk_id) print("时间:", time) print("发送号码:", send_phone) print("接收号码:", receive_phone) print("发送内容:", content) print()

这段代码有一个缩进问题，最后的print语句没有在正确的位置，应该在for循环内，以便在每次迭代时打印出提取的信息。请将最后的print语句缩进到正确的位置。以下是修改后的代码： python import os import ...

优化代码import os image_files=os.listdir('./data/imgs') images=[] gts=[] masks=[] def normalize_image(img): return (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) for i in image_files: images.append(os.path.join('./data/imgs',i)) gts.append(os.path.join('./data/gt',i)) for i in range(len(images)): ### YOUR CODE HERE # 10 points img = io.imread(images[i]) #kmeans km_mask = kmeans_color(img, 2) #mean shift ms_mask=(segmIm(img, 20) > 0.5).astype(int) # ms_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) #gt # gt_mask = np.array(io.imread(gts[i]))[:,:,:3] gt_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) ### END YOUR CODE #kmeans masks.append([normalize_image(x) for x in [km_mask,ms_mask,gt_mask]]) #output three masks

images = skimage.io.imread_collection(image_files) gts = skimage.io.imread_collection(gt_files) Here's the optimized code: import os import glob import numpy as np import skimage.io ...

train_dir = cPath + '\\data\\train' test_dir = cPath + '\\data\\test' train_files = os.listdir(train_dir) test_files = os.listdir(test_dir)

具体来说，train_dir 和 test_dir 分别是训练集和测试集所在文件夹的路径，os.listdir(train_dir) 和 os.listdir(test_dir) 分别获取训练集和测试集文件夹下的所有文件名，存储在 train_files 和 test_...

# 获取当前路径 current_path = os.getcwd() # 拼接文件夹路径 folder_path = os.path.join(current_path, '2001') # 获取文件夹中所有的CDF文件路径 cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with open(file, 'rb') as f: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 print('Processing file:', os.path.basename(file)) # 或者读取文件内容 content = f.read() 把这段代码改成用netCDF4库读取cdf文件

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with netCDF4.Dataset(file, 'r') as cdf_file: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 ...

我现在有以下代码， upload_path = request.files['path'] # 上传的文件 data_path = upload_path.filename # 文件的路径，怎么保证我获得的中文路径不乱码，可以正常读取

在处理文件路径时，应该使用 Python 的内置模块 os 来进行处理。具体来说，可以使用 os.path 模块中的一些函数来获取正确的文件路径。例如： python import os # 获取上传文件的路径 upload_path = request...

import os import glob import netCDF4 as nc # 获取当前路径 current_path = os.getcwd() # 拼接文件夹路径 folder_path = os.path.join(current_path, '2001') # 获取文件夹中所有的CDF文件路径 cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: with open(file, 'rb') as f: # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 print('Processing file:', os.path.basename(file)) # 或者读取文件内容 content = f.read()帮我改成使用netCDF4库读取

cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf')) # 逐一读取CDF文件 for file in cdf_files: # 打开文件 dataset = nc.Dataset(file) # 在这里可以对每个CDF文件进行处理 # 例如打印文件名 ...

if file == file_name: output_subdirectory = os.path.join(output_directory, subdirectory) os.makedirs(output_subdirectory, exist_ok=True) # 创建输出子文件夹 source_file = os.path.join(subdirectory_path, file) destination_file = os.path.join(output_subdirectory, file) shutil.copy(source_file, destination_file) print(f"已复制文件: {file} 到目录: {output_subdirectory}")

在你的代码中，file == file_name这个条件是错误的，因为file是文件名，而file_name是不包括扩展名的文件名。你可以使用os.path.splitext()函数来获取文件名和扩展名，然后比较文件名是否相同。以下是修正...

self.files_1 = [] self.files_2 = [] # 获取self.file_path路径下的文件和文件夹 self.items = os.listdir(self.file_path) for item in self.items: # 判断是否为文件 if os.path.isfile(os.path.join(self.file_path, item)): # 判断文件扩展名是否在custom_order列表中 if os.path.splitext(item)[1] in self.custom_order: self.files_1.append(item) # 判断是否为文件夹 elif os.path.isdir(os.path.join(self.file_path, item)): # 打开文件夹并获取其中的文件 folder_path = os.path.join(self.file_path, item) folder_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend(folder_files) # 打印获取到的文件列表 # 对self.files_1按照self.custom_order排序 self.files_1 = sorted(self.files_1, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) self.files_2 = sorted(self.files_2, key=lambda x: self.custom_order.index(os.path.splitext(x)[1])) print(self.files_1) print(self.files_2)如何获取self.files_2的路径

folder_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and os.path.splitext(f)[1] in self.custom_order] self.files_2.extend...

首先，你需要导入os和shutil库：复制 import os import shutil 然后，你可以使用os模块中的listdir()函数列出A文件夹中所有的.jpg文件名：复制 a_files = os.listdir("A") jpg_files = [f for f in a_files if f.endswith(".jpg")] 接下来，你可以使用os.path模块中的isfile()函数来判断B文件夹中是否存在某个.jpg文件：复制 b_files = os.listdir("B") for jpg_file in jpg_files: if jpg_file not in b_files and os.path.isfile("A/"+jpg_file): shutil.copy("A/"+jpg_file, "C/"+jpg_file) 最后，你可以检查B文件夹和C文件夹中的文件数量是否等于A文件夹中的.jpg文件数量：复制 b_files_count = len(os.listdir("B")) c_files_count = len(os.listdir("C")) if b_files_count + c_files_count == len(jpg_files): print("文件复制成功！") 完成了上述步骤后，你就能够实现将A文件夹中所有的.jpg文件名与B文件夹中的文件名进行比较，如果B中不存在，则将该文件复制到C文件夹中的功能。

if b_files_count + c_files_count == len(jpg_files): print("文件复制成功！") 请注意将路径中的 "A"、"B"、"C" 替换为您的实际文件夹路径。另外，如果您需要在 Linux 或 macOS 上运行此代码，路径格式可能...

优化代码import numpy as np from PIL import Image from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import os import matplotlib.pyplot as plt # 定义图像文件夹路径和类别 cat_path = "cats/" dog_path = "dogs/" cat_label = 0 dog_label = 1 # 定义图像预处理函数 def preprocess_image(file_path): # 读取图像并转换为灰度图像 img = Image.open(file_path).convert('L') # 调整图像尺寸 img = img.resize((100, 100)) # 将图像转换为 Numpy 数组 img_array = np.array(img) # 将二维数组展平为一维数组 img_array = img_array.reshape(-1) return img_array # 读取猫和狗的图像并转换成 Numpy 数组 X = [] y = [] for file_name in os.listdir(cat_path): file_path = os.path.join(cat_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(cat_label) for file_name in os.listdir(dog_path): file_path = os.path.join(dog_path, file_name) img_array = preprocess_image(file_path) X.append(img_array) y.append(dog_label) X = np.array(X) y = np.array(y) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 训练 SVM 分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算测试集上的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) # 显示测试集中的前 16 张图像和它们的预测结果 fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8)) for i, ax in enumerate(axes.flat): # 显示图像 ax.imshow(X_test[i].reshape(100, 100), cmap='gray') # 显示预测结果和标签 if y_pred[i] == 0: ax.set_xlabel("Cat") else: ax.set_xlabel("Dog") ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) plt.show()

y = np.concatenate([np.full(len(cat_files), cat_label), np.full(len(dog_files), dog_label)]) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) #...

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cdf_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.cdf'))是什么意思

train_dir = cPath + '\\data\\train' test_dir = cPath + '\\data\\test' train_files = os.listdir(train_dir) test_files = os.listdir(test_dir)

我现在有以下代码， upload_path = request.files['path'] # 上传的文件 data_path = upload_path.filename # 文件的路径，怎么保证我获得的中文路径不乱码，可以正常读取

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