def print_text(font, x, y, text, color=(255,255,255), center=False): imgText = font.render(text, True, color) imgrect = imgText.get_rect() if center: imgrect.center = (x, y) screen.blit(imgText, imgrect) else: screen.blit(imgText, (x,y)) with open("word.txt","r") as f: word = f.readlines() wordList = {} for i in range(len(word)//2): wordList[word[i*2].strip()] = {'Chinese': word[i*2+1].strip(), 'OccurTimes': 0, 'WrongTimes': 0, 'CombineTimes': 0} #复制一个字典用于存储剩余不会的单词 wordListRest = deepcopy(wordList) 解释

这段代码定义了两个函数和两个字典变量。其中，函数print_text用于在屏幕上打印文本，接受5个参数：字体对象、文本的x坐标、y坐标、文本内容、文本颜色和是否居中打印。函数内部使用pygame.font库的render方法生成文本图像，并使用blit方法将图像绘制到屏幕上。

另一个函数是open函数读取文件中的数据。with open()语句中的文件操作会在执行完毕后自动关闭文件，避免出现资源泄露的问题。读取的数据被保存在word变量中。

接下来，代码定义了一个字典变量wordList，用于存储单词的相关信息，包括中文翻译、出现次数、错误次数和组合次数。字典中的键为单词，值为一个包含相关信息的字典。通过循环遍历word变量，将读取到的单词及其翻译存储到wordList中。

最后，代码使用深拷贝函数deepcopy()创建了另一个字典变量wordListRest，用于存储还未掌握的单词。这样可以在不改变原始单词列表的情况下进行单词学习和测试。

相关问题

这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”，改为对指定文件夹下的左右文件进行预测，并绘制混淆矩阵

好的，你的问题是如何将上述代码修改为对指定文件夹下的所有文件进行预测，并绘制混淆矩阵。

要实现这个功能，你需要进行以下几个步骤：

1. 导入必要的包：

   import os
   import json
   import torch
   from PIL import Image
   from torchvision import transforms
   from sklearn.metrics import confusion_matrix
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   from model import convnext_tiny as create_model

2. 定义函数 `predict_folder`，用于对指定文件夹下的所有文件进行预测：

   def predict_folder(folder_path, model_weight_path, json_path, img_size, num_classes, device):
       data_transform = transforms.Compose([
           transforms.Resize(int(img_size * 1.14)),
           transforms.CenterCrop(img_size),
           transforms.ToTensor(),
           transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
       ])

       # read class_indict
       with open(json_path, "r") as f:
           class_indict = json.load(f)

       # create model
       model = create_model(num_classes=num_classes).to(device)

       # load model weights
       model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device))
       model.eval()

       y_true = []
       y_pred = []

       for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
           for file in files:
               img_path = os.path.join(root, file)
               assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)

               img = Image.open(img_path)
               # [N, C, H, W]
               img = data_transform(img)
               # expand batch dimension
               img = torch.unsqueeze(img, dim=0)

               with torch.no_grad():
                   # predict class
                   output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu()
                   predict = torch.softmax(output, dim=0)
                   predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()

                   y_true.append(class_indict[os.path.basename(root)])
                   y_pred.append(predict_cla)

       return y_true, y_pred

这个函数接受五个参数：

- `folder_path`：要预测的文件夹路径。
- `model_weight_path`：模型权重文件路径。
- `json_path`：类别标签文件路径。
- `img_size`：输入图片的大小。
- `num_classes`：分类器的类别数。
- `device`：设备类型。

函数会返回两个列表 `y_true` 和 `y_pred`，分别代表真实标签和预测标签。

3. 加载类别标签：

   json_path = './class_indices.json'
   assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path)

   with open(json_path, "r") as f:
       class_indict = json.load(f)

4. 调用 `predict_folder` 函数进行预测：

   folder_path = './test'
   assert os.path.exists(folder_path), "folder: '{}' dose not exist.".format(folder_path)

   y_true, y_pred = predict_folder(folder_path, "./weights/best_model.pth", json_path, 224, 5, device)

这里假设要预测的文件夹路径为 `./test`，模型权重文件路径为 `./weights/best_model.pth`，输入图片大小为 224，分类器的类别数为 5。

5. 绘制混淆矩阵：

   cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

   fig, ax = plt.subplots()

   im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
   ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
   ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
          yticks=np.arange(cm.shape[0]),
          xticklabels=list(class_indict.values()), yticklabels=list(class_indict.values()),
          title='Confusion matrix',
          ylabel='True label',
          xlabel='Predicted label')

   plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
            rotation_mode="anchor")

   fmt = 'd'
   thresh = cm.max() / 2.
   for i in range(cm.shape[0]):
       for j in range(cm.shape[1]):
           ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                   ha="center", va="center",
                   color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
   fig.tight_layout()
   plt.show()

这里使用了 `sklearn.metrics` 中的 `confusion_matrix` 函数进行混淆矩阵的计算。然后使用 `matplotlib` 绘制混淆矩阵图像。

解释一下import scrapy from myspider.items import MyspiderItem import json class MovieSpider(scrapy.Spider): name = 'movie' allowed_domains = ['ssr1.scrape.center'] start_urls = ['http://ssr1.scrape.center/'] def parse(self, response): result = response.xpath('//div[@class="el-card item m-t is-hover-shadow"]') # print(result) for a in result: item = MyspiderItem() item['剧名'] = a.xpath('.//h2[@class="m-b-sm"]/text()').get() item['评分'] = a.xpath('.//p[@class="score m-t-md m-b-n-sm"]/text()').get().strip() item['国家或地区'] = a.xpath('.//div[@class="m-v-sm info"]/span[1]/text()').get() item['时长'] = a.xpath('.//div[@class="m-v-sm info"]/span[3]/text()').get() item['上映日期'] = a.xpath('.//div[@class="m-v-sm info"][2]/span/text()').get() item['图片'] = a.xpath('.//*[@id="detail"]/a/img').get() url = a.xpath('.//a[@class="name"]/@href').get() # print(url) yield item

这是一个Python的Scrapy爬虫程序，用于从'http://ssr1.scrape.center/'网站上爬取电影信息。具体解释如下：

1.首先导入Scrapy模块和自定义的“MyspiderItem”类以及“json”模块。

2.定义一个名为“MovieSpider”的类，继承自Scrapy的Spider类。

3.在类中定义了三个变量，分别是爬虫的名称“name”、允许爬取的域名“allowed_domains”和起始爬取的URL“start_urls”。

4.定义了一个名为“parse”的函数，用于解析响应的HTML页面。

5.使用XPath表达式从HTML页面中提取电影的信息，包括电影名称、“评分”、“国家或地区”、“时长”、“上映日期”和“图片”。

6.使用提取的URL，调用“yield”方法将“item”对象作为生成器返回，实现对多个电影信息的处理。

7.返回的结果可以用于后续的数据存储和分析。

该程序的主要功能是从指定网站上爬取电影信息，可以应用于电影推荐和数据分析等领域。