self.goal_set = pickle.load(goal_file)怎么用rb二进制读取

时间: 2024-05-10 11:20:13 浏览: 137
ZIP

读一个二进制文件

您可以使用以下代码来使用rb二进制模式读取pickle文件： ``` with open("file.pickle", "rb") as goal_file: self.goal_set = pickle.load(goal_file) ``` 在这里，'rb'标志用于打开文件并以二进制模式读取它。使用'with'语句可以确保文件在使用后被正确关闭。
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解释代码： def __init__(self, dataset, shuffle=True, batch_size=16, drop_last=False, vad_threshold=40, mvn_dict=None): self.dataset = dataset self.vad_threshold = vad_threshold self.mvn_dict = mvn_dict self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.shuffle = shuffle if mvn_dict: logger.info("Using cmvn dictionary from {}".format(mvn_dict)) with open(mvn_dict, "rb") as f: self.mvn_dict = pickle.load(f)

这是一个 Python 类的构造函数。参数包括： - dataset：要处理的数据集。...如果 mvn_dict 不为空，则从文件中读取字典，并将其赋值给 self.mvn_dict 属性。最后，如果 mvn_dict 不为空，则打印一条日志。

def output(self): f = open('2020522085.txt', 'w' ,encoding='utf-8') with open('sim_svd', 'rb') as f1: self.sim_svd = pickle.load(f1) f1.close() with open('sim_sgns', 'rb', encoding='utf-8') as f1: self.sim_sgns = pickle.load(f1) f1.close() for i in range(500): f.write(str(' '.join(self.word_vector[i])) + ' ' + str(self.sim_svd[i]) + ' ' + str(self.sim_sgns[i]) + '\n') f.close()

接着，代码使用 pickle.load() 函数从之前保存的二进制文件 'sim_svd' 和 'sim_sgns' 中分别读取相似度列表 self.sim_svd 和 self.sim_sgns，注意需要使用二进制模式打开文件。然后，代码使用 for 循环遍历前 500 个...

def initialize(self): with open(self.stopword_path, encoding='UTF-8') as words: self.stop_words = [i.strip() for i in words.readlines()] with open(self.model_path, 'rb') as file: model = pickle.load(file) self.clf = model['clf'] self.vectorizer = model['vectorizer'] self.tfidftransformer = model['tfidftransformer'] if self.userdict_path: self.tokenizer.load_userdict(self.userdict_path)

在 initialize() 函数中，首先会读取停用词文本文件，并将其保存到 self.stop_words 变量中。接着，会使用 pickle 加载训练好的情感分类模型，其中包括分类器、特征提取器和 TF-IDF 转换器。加载完成后，会将它们...

if len(os.path.basename(self.data_dir).split('.')) == 2: with open(self.data_dir, 'rb') as fo: list_data = pickle.load(fo, encoding='bytes') else: list_data = get_files(self.sample_length, self.data_dir, self.InputType, self.task, test) with open(os.path.join(self.data_dir, "JNUKnn.pkl"), 'wb') as fo: pickle.dump(list_data, fo)什么意思

这段代码是一个 Python 的类中的方法，根据给定的数据目录（self.data_dir）加载数据。首先，它会检查数据目录的基本名称是否包含一个点，如果有，就表示数据目录是一个 pickle 文件，直接使用 Python 的 pickle ...

def curtail_pcap(self): self.label_6.setText('程序正在执行，请稍等') integrate = [self.label_5,self.label_6,self.label_7] #替换显示的图片 self.label_5.hide() self.label_7.show() self.tableWidget.clearContents() num_cores = int(mp.cpu_count()) pool = mp.Pool(num_cores) moder = cut_pcap.pcap_cut() # 继承截取pcap的类,传入 clip_num = int(self.lineEdit_2.text()) #截取数据包的数量 # moder.read_pcap2('benign.csv',pool) self.data = moder.read_pcap2('save.pkl', pool,clip_num) # 获得pcap提取的流量包的数据 # csv_path = 'benign.csv' # pickle_path = 'save.pkl' # title.read_csv(csv_path,self.tableWidget) #将csv读取到PYQT5 title.read_pickle(self.data, self.tableWidget) # 将pickle读取到PYQT5 QMessageBox.information(self, 'pcap截取', '截取成功！') # data_save=datasave.savedata("./"+csv_path,filename="test_data") data_save=datasave.savedata(self.data,filename="test_data") data_save.save_excel() self.label_6.setText('程序未运行') self.label_5.show() self.label_7.hide()

这段代码是用Python编写的，其中定义了一个名为“curtail_pcap”的函数。函数中，通过Qt库中的方法设置了三个窗口组件的文本显示内容。其中self.label_6显示“程序正在执行，请稍等”，其他两个组件显示的内容没有在...

from selenium import webdriver from time import sleep import pickle import os bilibili_url = 'https://www.bilibili.com/' login_url = 'https://www.bilibili.com/' targer_url = 'https://show.bilibili.com/platform/detail.html?id=73710&from=pc_ticketlist' class manzhan: def __init__(self): self.status = 0 self.login_method = 1 self.driver = webdriver.Chrome(executable_path='C:\\Users\\zplrp\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python38\\chromedriver.exe') def set_cookies(self): self.driver.get(bilibili_url) print("###请点击登录###") while self.driver.find('登录') != -1: sleep(1) print("###扫码成功###") pickle.dump(self.driver.get_cookies(),open('cookies.pkl','wb')) print('###cookie保存成功###') self.driver.get(targer_url) def get_cookie(self): cookies = pickle.load(open('cookie.pkl', 'rb')) for cookie in cookies: cookie_dict = { 'domain': '.bilibili.com', 'name': cookie.get('name'), 'value': cookie.get('value') } self.driver.add_cookie(cookie_dict) print('###载入cookie###') def login(self): """登录""" if self.login_method == 0: self.driver.get(login_url) print('###开始登录###') elif self.login_method == 1: if not os.path.exists('cookies.pkl'): self.get_cookies() else: self.driver.get(targer_url) self.get_cookie() def enter_manzhan(self): print('###打开浏览器，进入B站###') self.login() self.driver.refresh() self.status = 2 print('###登录成功###') if __name__ == '__main__': man = manzhan() man.enter_manzhan

这段代码是使用Selenium自动化工具来实现对B站的登录和进入漫展页面的操作。在代码中，首先导入了必要的模块和库，然后定义了一个名为manzhan的类，该类包含了一些方法用于登录和进入漫展页面。 在初始化方法中，...

def SGNS_process(self): print("Calculating the sim_sgns...") logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') self.sim_sgns = [] vec_sgns = Word2Vec(LineSentence('text8.txt'), vector_size=100, window=2, sg=1, hs=0, min_count=1, workers=multiprocessing.cpu_count()) tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: try: self.sim_sgns.append(vec_sgns.wv.similarity(word[0], word[1])) except: self.sim_sgns.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_sgns) f = open('sim_sgns', 'wb', encoding='utf-8') pickle.dump(self.sim_sgns, f) f.close()

最后，代码将计算得到的相似度列表 self.sim_sgns 保存到一个名为 'sim_sgns' 的二进制文件中，使用 pickle.dump() 函数实现。需要注意的是，这里的文件编码应该是二进制，因此无需指定 'utf-8' 编码。

def SVG_process(self): # SVG方法 self.get_subword_vector() M = np.zeros((len(self.vocab), len(self.vocab))) df = pd.DataFrame(M, index=self.vocab, columns=self.vocab) print("Calculating the subword vector...") # 利用dataframe的字符串索引功能，使用子词向量进行计数，记录子词向量在词表中的出现频率 tbar = tqdm(total=len(self.subword_vector)) for i in self.subword_vector: try: df.at[i[0], i[1]] += 1 except: pass tbar.update(1) tbar.close() M = np.array(df) print(np.max(M)) svd = TruncatedSVD(n_components=3) self.result = svd.fit_transform(M) print(self.result.shape) def SGNS_process(self): print("Calculating the sim_sgns...") logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') self.sim_sgns = [] vec_sgns = Word2Vec(LineSentence('dataset.txt'), vector_size=100, window=2, sg=1, hs=0, min_count=1, workers=multiprocessing.cpu_count()) tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: try: self.sim_sgns.append(vec_sgns.wv.similarity(word[0], word[1])) except: self.sim_sgns.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_sgns) f = open('sim_sgns', 'wb') pickle.dump(self.sim_sgns, f) f.close()

SVG_process方法中，首先调用了get_subword_vector方法获取词表中的子词向量，然后使用一个二维数组M初始化一个DataFrame对象df，用于记录子词向量在词表中的出现频率。接着遍历子词向量列表，利用DataFrame的字符串...

with open(args.train_dir, 'rb') as files: train_data = pickle.load(files) with open(args.test_dir, 'rb') as files: test_data = pickle.load(files)这段代码什么意思

首先，使用open函数打开一个pickle文件（args.train_dir），并以二进制模式（'rb'）读取文件。 然后，使用pickle.load函数从打开的文件中加载数据并存储到train_data变量中。pickle.load函数用于反序列化...

给我翻译一下 if trained == 0: train_label, train_data = trainingDataSet() else: pk_file = open('data_set/train_set_label.pk1', 'rb') train_label = pickle.load(pk_file) pk_file.close() train_data = np.load('data_set/train_set_data.npy') testFileList = listdir('testDigits') error_sum = 0 test_number = len(testFileList) result_list = []

如果训练等于零，则训练标签和数据为训练数据集，否则打开' data_set / train_set_label.pk1 '文件，加载训练标签，关闭文件，训练数据为' data_set / train_set_data.npy '. 然后，将'testDigits'文件夹中的文件...

self.sim_svd = [] print("Calculating the sim_svd...") tbar = tqdm(total=len(self.word_vector)) for word in self.word_vector: if word[0] in self.vocab and word[1] in self.vocab: idx0 = self.vocab.index(word[0]) idx1 = self.vocab.index(word[1]) vector0 = self.result[idx0] vector1 = self.result[idx1] norm0 = np.linalg.norm(vector0) norm1 = np.linalg.norm(vector1) frac0 = np.dot(vector0, vector1) frac1 = norm0 * norm1 if frac1 != 0: sim = np.around(frac0 / frac1, 1) else: sim = 0 self.sim_svd.append(sim) else: self.sim_svd.append(0) tbar.update(1) tbar.close() # print(self.sim_svd) f = open('sim_svd', 'wb') pickle.dump(self.sim_svd, f) f.close()

这段代码看起来是在计算两个词语在词向量空间中的相似度，并将结果保存到了一个文件中。...最后，代码将计算得到的相似度列表 self.sim_svd 保存到一个名为 'sim_svd' 的二进制文件中，使用 pickle.dump() 函数实现。

tfidf向量保存 # tfidf = TfidfVectorizer() tfidftransformer_path = './tfidftransformer.pkl' tfidf = pickle.load(open(tfidftransformer_path,"rb")) x_train_df = tfidf.fit_transform(x_train) x_train_df = tfidf.transform(x_train)这个是什么意思

同时，代码中也通过 pickle.load() 方法将之前保存的 tfidftransformer.pkl 文件加载到 tfidf 对象中，以便后续的特征提取过程中使用相同的参数和配置。这样可以避免每次训练模型时都重新计算文本的 TF-IDF 特征向量...

import pickle import time from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import classification_report import numpy as np with open('体育.pkl', 'rb') as f: sports_news = pickle.load(f) # 加载行政新闻数据集 with open('从政.pkl', 'rb') as f: politics_news = pickle.load(f) # 将体育新闻和行政新闻合并成一个数据集 data = np.concatenate([politics_news, sports_news]) def load_variavle(filename): f = open(filename, 'rb') r = pickle.load(f) f.close() return r news = np.concatenate([politics_news, sports_news]) print(news.data[0]) print(news.target_names) print(news.target[0:20]) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(news.data,news.target,test_size=0.25,random_state=520) vec =TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train=vec.fit_transform(X_train) X_test=vec.transform(X_test) time_start = time.perf_counter() mnb=MultinomialNB() mnb.fit(X_train,y_train) y_predict=mnb.predict(X_test) print('训练时间',time_start) print('准确率:',mnb.score(X_test,y_test)) print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=news.target_names))

这段代码主要是导入一些Python第三方库，包括pickle、time、sklearn等。同时使用了TfidfVectorizer、train_test_split、MultinomialNB和classification_report等模块，用于数据的处理、模型的训练和评估。最后从名为...

# 加载 十一五-十四五产业规划 语料库 import pickle text_corpus=pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl',mode='rb')) # for text in text_corpus: # print(text) # print('%'*20) # 十一五-十四五产业规划 产业规划 词典 import gensim dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) print(dictionary.token2id) # bag of word 模型，文档向量化 bow_corpus=[] for bow in text_corpus: bow_corpus.append(dictionary.doc2bow(bow)) # print(bow_corpus[0]) # 展示 十一五-十四五产业规划 主要产业 from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts import options as opts import random !pip install matplotlib import matplotlib x = ['十一五','十二五','十三五','十四五'] y = list(dictionary.token2id.keys()) import copy value = copy.deepcopy(bow_corpus) # 补充 十一五-十四五 空产业 0 key_set=set(range(0,len(dictionary))) for i in range(0,len(x)): if len(value[i]) !=14: bow_set=set([ele[0] for ele in value[i] ]) minus_set= key_set - bow_set # print(list(minus_set)) for ele in minus_set: value[i].insert(ele,(ele, 0)) # 展示 十一五-十四五产业规划 变迁 value_heatmap= [[i,j,value[i][j][1]] for i in range(0,len(x)) for j in range(0,len(y))] heatmap= ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis("主要产业", y, value_heatmap,label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,max_=50), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ) heatmap.render_notebook() %matplotlib inline plt.show()

首先，使用pickle模块加载了名为"十一五-十四五产业规划bow.pkl"的pkl文件，将其中的文本语料库加载到了变量text_corpus中。 然后，使用gensim库的corpora.Dictionary方法创建了一个词典对象dictionary，并打印了...

import torch, os, pickle, random import numpy as np from yaml import safe_load as yaml_load from json import dumps as json_dumps def load_data(data_path): with open(data_path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) return data def save_model(model, save_path, optimizer=None): os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True) data2save = { 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(data2save, save_path) def load_model(model, load_path, optimizer=None): data2load = torch.load(load_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(data2load['state_dict']) if optimizer is not None and data2load['optimizer'] is not None: optimizer = data2load['optimizer'] def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False if __name__ == "__main__": pass

它接受一个数据路径作为输入，并使用 pickle 库将数据从文件中加载出来。 save_model 函数用于保存模型及其优化器的状态。它接受一个模型对象、保存路径和可选的优化器对象作为输入，并将模型的状态字典和优化器...

# now load the picked numpy arrays for file_name, checksum in downloaded_list: file_path = os.path.join(self.root, self.base_folder, file_name) with open(file_path, 'rb') as f: if sys.version_info[0] == 2: entry = pickle.load(f) else: entry = pickle.load(f, encoding='latin1') self.data.append(entry['data']) if 'labels' in entry: self.targets.extend(entry['labels']) else: self.targets.extend(entry['fine_labels'])，这段代码是什么意思

然后，代码使用 pickle 模块加载每个文件，并将其中的图像和标签数据存储到 self.data 和 self.targets 列表中。如果文件中包含了 labels 列表，则将其中的标签存储到 self.targets 中；否则，将 fine_...

下面这段代码的作用是什么：def ovssc_inference( data_pickle_path: str, model_ckpt_path: str, dump_path: str = "visualization/", ): args = config_parser().parse_args( args=["--load", model_ckpt_path, "--file_path", data_pickle_path] ) with open(os.path.dirname(args.load) + "/args.pkl", "rb") as file: exp_args = pickle.load(file) for arg in vars(exp_args): if any(arg == s for s in ["device", "file_path", "load"]): continue setattr(args, arg, getattr(exp_args, arg)) args.domain_randomization = False scene_bounds = tuple(args.scene_bounds) logging.info("Preparing batch")

这段代码的作用是进行 OVSSC 推理，其中 data_pickle_path 是数据 pickle 文件的路径，model_ckpt_path 是模型的 checkpoint 文件路径，dump_path 是可视化结果的保存路径。代码中还加载了模型的参数，并设置了一些...

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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。