python将xml数据集转换成txt文件

你可以使用Python中的ElementTree模块来解析XML文件，并将数据写入TXT文件中。以下是一个简单的示例代码：

import xml.etree.ElementTree as ET

# 打开XML文件
tree = ET.parse('data.xml')
root = tree.getroot()

# 打开TXT文件
with open('data.txt', 'w') as f:
    # 遍历XML中的每个元素
    for element in root:
        # 将元素的文本内容写入TXT文件中
        f.write(element.text + '\n')

在这个示例中，我们假设XML文件的格式如下：

<data>
    <item>Apple</item>
    <item>Banana</item>
    <item>Orange</item>
</data>

运行上述代码后，会创建一个名为data.txt的文件，并将以下内容写入其中：

Apple
Banana
Orange

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怎么将caltech数据集的txt用python‘转成VOC数据集xml格式

以下是将Caltech数据集的txt文件转换为VOC数据集xml格式的Python代码：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

# 设置类别名称和类别ID对应的字典
classes = {'person': 0, 'cyclist': 1, 'car': 2, 'van': 3, 'bus': 4, 'truck': 5, 'trailer': 6, 'motorcyclist': 7}

# 定义函数将txt文件转换为xml文件
def txt_to_xml(txt_path, xml_path):
    with open(txt_path, 'r') as f:
        # 读取txt文件中的内容
        lines = f.readlines()

        # 创建xml文件的根元素
        root = ET.Element('annotation')

        # 创建文件名子元素
        filename = ET.SubElement(root, 'filename')
        filename.text = os.path.basename(txt_path)[:-4] + '.jpg'

        # 创建文件大小子元素
        size = ET.SubElement(root, 'size')
        width = ET.SubElement(size, 'width')
        height = ET.SubElement(size, 'height')
        depth = ET.SubElement(size, 'depth')
        width.text = '1280'
        height.text = '720'
        depth.text = '3'

        # 循环处理每个物体的信息
        for line in lines:
            line = line.strip().split(' ')
            classname = line[0]
            classid = classes[classname]
            x1, y1, w, h = [int(float(i)) for i in line[1:]]
            x2 = x1 + w
            y2 = y1 + h

            # 创建物体子元素
            object = ET.SubElement(root, 'object')
            name = ET.SubElement(object, 'name')
            pose = ET.SubElement(object, 'pose')
            truncated = ET.SubElement(object, 'truncated')
            difficult = ET.SubElement(object, 'difficult')
            bndbox = ET.SubElement(object, 'bndbox')
            xmin = ET.SubElement(bndbox, 'xmin')
            ymin = ET.SubElement(bndbox, 'ymin')
            xmax = ET.SubElement(bndbox, 'xmax')
            ymax = ET.SubElement(bndbox, 'ymax')

            name.text = classname
            pose.text = 'Unspecified'
            truncated.text = '0'
            difficult.text = '0'
            xmin.text = str(x1)
            ymin.text = str(y1)
            xmax.text = str(x2)
            ymax.text = str(y2)

        # 将xml文件保存到指定路径
        tree = ET.ElementTree(root)
        tree.write(xml_path)

# 循环处理Caltech数据集中所有txt文件
for root, dirs, files in os.walk('caltech/data/annotations'):
    for filename in files:
        if filename.endswith('.txt'):
            txt_path = os.path.join(root, filename)
            xml_path = os.path.join('caltech/data/annotations/xml', filename[:-4] + '.xml')
            txt_to_xml(txt_path, xml_path)

需要注意的是，上述代码中的路径都是相对路径，需要根据实际情况进行修改。此外，上述代码中默认图片的大小为1280x720，如需修改可以在代码中相应位置进行修改。

文本数据集txt转换为xml python

在Python中将文本数据集(txt)转换为XML格式的过程可以通过以下步骤完成：

1. 读取文本数据集(txt)：首先使用Python的文件操作功能，打开并读取文本文件。可以使用`open()`函数打开文件，并使用`read()`函数读取文件内容。将读取的内容保存在一个变量中以便后续处理。

2. 解析文本数据集：根据所给定的文本数据集格式，进行解析。可以使用字符串操作函数，例如`split()`，将文本内容按行或按特定分隔符进行切割，将每行或每个字段分割为不同的元素。将解析后的数据保存在适当的数据结构中，例如列表或字典。

3. 创建XML文档：使用Python标准库中的`xml.etree.ElementTree`模块创建一个空的XML文档，并创建根元素。

4. 将解析后的数据填充到XML中：依次遍历解析得到的数据集合，创建对应的XML元素，并将其添加到根元素下。可以使用`Element`类创建元素，然后使用`SubElement`函数将元素添加为子元素。可以通过设置元素的属性值和文本内容来将数据添加到XML中。

5. 将XML保存到文件：使用`ElementTree`类中的`ElementTree`函数将XML文档保存到文件中。可以使用`write()`函数指定保存位置和文件名。

下面是一个简单的示例代码，以说明上述步骤：

import xml.etree.ElementTree as ET

# 读取文本数据集(txt)
with open('data.txt', 'r') as file:
    data = file.read()

# 解析文本数据集
parsed_data = data.split('\n')

# 创建XML文档
xml_data = ET.Element('data')

# 将解析后的数据填充到XML中
for line in parsed_data:
    element = ET.SubElement(xml_data, 'item')
    element.text = line

# 将XML保存到文件
tree = ET.ElementTree(xml_data)
tree.write('data.xml', encoding='utf-8')

以上代码将会读取名为"data.txt"的文本文件，并将文件内容按行切割为不同的元素。接着，它将创建一个名为"data"的根元素，并将解析后的数据作为子元素添加到XML中。最后，它将保存XML文档到名为"data.xml"的文件中。