pos_list.append(pos_info)

这行代码是向一个列表（或数组）中添加一个元素。其中，pos_list 是待添加元素的列表，pos_info 是待添加的元素。append() 方法将 pos_info 添加到 pos_list 的末尾。例如：

pos_list = ['noun', 'verb']
pos_info = 'adjective'
pos_list.append(pos_info)
print(pos_list)

输出结果为：['noun', 'verb', 'adjective']

相关问题

import wfdb import numpy as np import os import cv2 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 设置数据集路径 data_path = 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' # 设置输出路径 output_path = 'ImageMITBIH/' N_beats_pos = [] A_beats_pos = [] V_beats_pos = [] F_beats_pos = [] L_beats_pos = [] R_beats_pos = [] qita_beats_pos = [] # 读取数据集中所有记录的文件名 records = wfdb.get_record_list('mitdb') print('file list =', records) # 循环遍历每个记录文件 for record in records: print('\n') print('Processing record:', record) # 读取记录文件中的信号和标注信息 all_signals, fields = wfdb.rdsamp(os.path.join(data_path, record)) signals = [x[0] for x in all_signals] annotations = wfdb.rdann(os.path.join(data_path, record), 'atr') print('signals =', signals) print('signals_amount =', len(signals)) print('fields =', fields) print('annotations =', annotations) # 获取每个心拍的位置和类别 beats_pos = annotations.sample beats_labels = annotations.symbol print('beats_pos =', beats_pos) print('pos_amount =', len(beats_pos)) print('beats_labels =', beats_labels) print('labels_amount =', len(beats_labels)) print('labels_forms =', list(set(beats_labels))) for i in range(len(beats_labels)): if beats_labels[i] == 'N': # 正常心拍 N_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'A': # 房性早搏 A_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'V': # 室性早搏 V_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'F': # 室性融合波 F_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'L': # 左束传导受阻 L_beats_pos.append(beats_pos[i]) if beats_labels[i] == 'R': # 右束传导受阻 R_beats_pos.append(beats_pos[i]) else: # 其他异常心拍或无效信号 qita_beats_pos.append(beats_pos[i])逐句翻译一下

这是一个 Python 代码，用于处理心电图数据集。代码分为三个部分：

第一部分，设置数据集路径和输出路径，导入所需的库。

第二部分，循环遍历每个记录文件，读取信号和标注信息，获取每个心拍的位置和类别，并将其分别存储在对应的列表中。

第三部分，将不同类别的心拍位置存储在不同的列表中，最后保存到输出路径下。

具体解释如下：

- 导入 wfdb、numpy、os、cv2 和 PIL 库，以及 matplotlib.pyplot 库中的 plt 模块。
- 设置数据集路径为 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/'，输出路径为 'ImageMITBIH/'。
- 使用 wfdb 库中的 get_record_list() 函数获取数据集中所有记录的文件名列表。
- 循环遍历每个记录文件名，使用 wfdb 库中的 rdsamp() 函数读取信号和字段信息，使用 rdann() 函数读取标注信息。
- 获取每个心拍的位置和类别，分别存储在 beats_pos 和 beats_labels 列表中。
- 根据心拍类别将心拍位置存储在对应的列表中。
- 最后将不同类别的心拍位置列表保存到输出路径下的相应文件中。

for i in range(7): self.sign_user_list.append({"avatar": "", "name": "", "userinfo": "", "signed": "", "time": "", "date": ""}) self.avatar_list_func() self.save_sign_pos_info() self.timer = QtCore.QTimer() self.timer.timeout.connect(self.face_start) self.avatar_timer_sign = QtCore.QTimer() self.avatar_timer_sign.timeout.connect(self.avatar_timer_func) self.pos_start_m = 0 self.avatar_timer_sign_list = QtCore.QTimer() self.avatar_timer_sign_list.timeout.connect(self.sign_list_mover_func) self.refresh_faceconfig_timer = QtCore.QTimer() self.refresh_faceconfig_timer.timeout.connect(self.refresh_resource) self.timer.start(20) self.avatar_timer_sign.start(2000)代码中能否避免重复签到

可以通过添加一个判断条件来避免重复签到，比如在签到时判断当前用户是否已经签到过，如果已经签到过则不执行签到操作，示例代码如下：

def sign_in(self):
    current_user = self.get_current_user()  # 获取当前用户
    for user in self.sign_user_list:
        if user["name"] == current_user["name"] and user["signed"]:
            # 如果当前用户已经签到过，则不执行签到操作
            return
    # 执行签到操作
    self.update_sign_info(current_user)
    self.save_sign_pos_info()

在这个示例中，我们在签到函数中首先获取当前用户，然后遍历已签到用户列表，如果发现当前用户已经签到过，则直接返回，否则执行签到操作。