翻译代码if __name__ == "__main__": if not os.path.exists("./plots"): os.mkdir("./plots") input_file_name = r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file1.xls" np.random.seed(0) dataframe = pd.read_excel(input_file_name)

时间: 2023-06-17 22:08:43 浏览: 102
如果当前模块是主程序,则执行以下代码: - 如果./plots文件夹不存在,则创建该文件夹。 - 定义input_file_name变量,指向名为name_of_your_excel_file1.xls的Excel文件的路径。 - 设置随机数种子为0。 - 使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件,并将其保存到名为dataframe的变量中。
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解释代码if __name__ == "__main__": if not os.path.exists("./plots"): os.mkdir("./plots") input_file_name = r"D:\xiangmu\utilits\name_of_your_excel_file1.xls" np.random.seed(0) dataframe = pd.read_excel(input_file_name)

这段代码首先判断当前脚本是否为主程序入口,如果是,则执行下面的代码块。接着,它判断plots文件夹是否存在,如果不存在,则创建一个。然后,定义了一个变量input_file_name,用于存储Excel文件的路径。接下来,使用np.random.seed(0)设定随机数种子为0,以保证每次运行得到的结果一致。最后,使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件,并将其存储在一个DataFrame对象中。

# 将图片移动到相应的文件夹 cluster_path = os.path.join(path, cluster_folder) if not os.path.exists(cluster_path): os.mkdir(cluster_path) for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(cluster_path, str(i)) if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path),这段代码有什么错误吗

这段代码没有语法错误,但是注意到两个循环中的变量 `i` 和 `j` 是一样的,所以在第二个循环中可以使用之前定义的变量 `i`,而不需要重新定义变量。修改后的代码如下: ``` root_path = r'D:\jk' for i in range(10): cluster_i_path = os.path.join(root_path, f'cluster_{i}') if not os.path.exists(cluster_i_path): os.mkdir(cluster_i_path) for j, label in enumerate(labels): if label == i: old_path = os.path.join(path, f'{j}.png') new_path = os.path.join(cluster_i_path, f'{j}.png') os.rename(old_path, new_path) ``` 另外,你需要将聚类文件夹的根目录 `root_path` 修改成你想要的路径。
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这段代码在运行时import SimpleITK as sitkimport numpy as npimport os# 设置文件路径data_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/'save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017/'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义函数将3D图像保存为2D的.png格式def save_image_as_png(image, save_folder, name_prefix): for i in range(image.shape[2]): slice = np.squeeze(image[:, :, i]) slice = slice.astype(np.float32) slice *= 255.0/slice.max() slice = slice.astype(np.uint8) save_name = os.path.join(save_folder, name_prefix + '_' + str(i) + '.png') sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), save_name)# 读取Training Batch 1中的图像image_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1/volume-0.nii')image = sitk.ReadImage(image_path)image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)save_folder = os.path.join(save_path, 'image')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(image_array, save_folder, 'img')# 读取Training Batch 2中的标签label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2/segmentation-0.nii')label = sitk.ReadImage(label_path)label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)# 将标签转换为灰度图并保存label_array[label_array == 1] = 128label_array[label_array == 2] = 255save_folder = os.path.join(save_path, 'mask')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(label_array, save_folder, 'mask')会出现RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide slice *= 255.0/slice.max()这种情况,修复它,并给出完整代码

修改此代码,使其图片路径和保存路径改成LiTS2017数据集的路径为E:\LiTS2017。保存路径为E:\2D-LiTS2017,帮我创建保存图像与标签的文件夹,并且将转换好的数据保存到对应的文件夹。。import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

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