path_list = [file_path for file_path in files_output]

时间: 2024-06-07 11:09:21 浏览: 52
RAR

生成某目录下所有文件的路径list

这是一个列表推导式，它遍历名为`files_output`的可迭代对象中的每个元素，将每个元素保存为`file_path`，并将`file_path`添加到一个新列表中。最终，这个新列表就是`path_list`。换句话说，这行代码的作用是将`files_output`中的每个元素都添加到`path_list`中。
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import pandas as pdimport ospath = 'path/to/folder'excel_files = os.listdir(path)df_list = []for file in excel_files: if file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(os.path.join(path, file)) df_list.append(df)merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()deduplicated_df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

3. 使用 os.listdir(path) 函数列出 path 文件夹下的所有文件和文件夹，并将它们存储在 excel_files 列表中。 4. 创建一个空的 DataFrame 列表 df_list 用于存储每个 Excel 文件读取后得到的 DataFrame。 5. 遍历 ...

if file == file_name: output_subdirectory = os.path.join(output_directory, subdirectory) os.makedirs(output_subdirectory, exist_ok=True) # 创建输出子文件夹 source_file = os.path.join(subdirectory_path, file) destination_file = os.path.join(output_subdirectory, file) shutil.copy(source_file, destination_file) print(f"已复制文件: {file} 到目录: {output_subdirectory}")

files = [name for name in os.listdir(subdirectory_path) if os.path.isfile(os.path.join(subdirectory_path, name))] # 使用字典来存储相同文件名的文件列表 files_dict = {} for file in files: file_...

def write_output(self, template, output_dir, filename, **kwargs): """ Writes the content of a template render to a file unless the command line options to only list files is set. Then it registers what file would have been written. """ def include_guard(relative_file_path): result = relative_file_path.replace(os.sep, "_") result = relative_file_path.replace(os.sep, "_") result = result.replace(".", "_") result = result.replace("-", "_") result = result.replace(":", "") return result relative_file_path = os.path.join(output_dir, filename) output_dir_absolute = os.path.abspath(os.path.join(output_dir)) full_path = pathlib.Path(os.path.abspath(os.path.join(relative_file_path))) if self._should_generate(): # print("Generating "+str(relative_file_path)) try: pathlib.Path(output_dir_absolute).mkdir(parents=True) except: pass include_guard_str = include_guard(relative_file_path) kwargs["header_base"] = include_guard_str kwargs["isHasCopyRightInfo"] = True output = Generator._load_template_engine().render(template, kwargs) # output = Generator._load_template_engine().render(template, header_base=include_guard_str) with full_path.open('w', encoding='utf8') as f: f.write(output) else: # print("Not re-generating, because it already exists: {}".format(full_path)) pass

这是一个 Python 函数，用于将渲染模板的内容写入文件。它接受模板、输出目录、文件名和其他关键字参数作为输入。在函数中，首先使用 include_guard() 函数生成一个包含相对路径的文件名，然后使用 pathlib 库检查...

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

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_...

for (gene_tree_file in gene_tree_files) { # 读取基因树 gene_tree <- read.tree(gene_tree_file) # 对基因树进行节点旋转，使其与物种树的分支顺序一致 aligned_tree <- align_trees(gene_tree, species_tree) # 获取基因树文件名 gene_tree_file_name <- file_path_sans_ext(basename(gene_tree_file)) # 构建输出文件路径 output_file <- file.path(output_folder, paste0(gene_tree_file_name, "_aligned.treefile")) # 保存对齐后的基因树 write.tree(aligned_tree, file = output_file) } Error in rotate(gene_tree, rotate.by.tree = species_tree) : unused argument (rotate.by.tree = species_tree)

for (gene_tree_file in gene_tree_files) { # 读取基因树 gene_tree (gene_tree_file) # 对基因树进行节点旋转，使其与物种树的分支顺序一致 aligned_tree <- align_trees(gene_tree, species_tree) # ...

优化代码import os image_files=os.listdir('./data/imgs') images=[] gts=[] masks=[] def normalize_image(img): return (img - np.min(img)) / (np.max(img) - np.min(img)) for i in image_files: images.append(os.path.join('./data/imgs',i)) gts.append(os.path.join('./data/gt',i)) for i in range(len(images)): ### YOUR CODE HERE # 10 points img = io.imread(images[i]) #kmeans km_mask = kmeans_color(img, 2) #mean shift ms_mask=(segmIm(img, 20) > 0.5).astype(int) # ms_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) #gt # gt_mask = np.array(io.imread(gts[i]))[:,:,:3] gt_mask = np.mean(io.imread(gts[i]), axis=2) ### END YOUR CODE #kmeans masks.append([normalize_image(x) for x in [km_mask,ms_mask,gt_mask]]) #output three masks

1. Instead of using os.listdir to get a list of files in a directory and then appending the directory path to each file name, you can use glob.glob to directly get a list of file paths that match ...

第33行报错：发生异常: error unpack requires a buffer of 12 bytes File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/binzcsv+feature.py", line 33, in convert_binary_to_csv float_data = struct.unpack("fff", binary_data) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/binzcsv+feature.py", line 20, in extract_zip_files convert_binary_to_csv(bin_data, output_file_path) File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/binzcsv+feature.py", line 11, in extract_and_convert_zip_files extract_zip_files(file_path, output_folder) File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/binzcsv+feature.py", line 68, in <module> extract_and_convert_zip_files(currentPath, currentPath) struct.error: unpack requires a buffer of 12 bytes

for file_info in zip_file.infolist(): if file_info.filename.endswith(".bin"): bin_data = zip_file.read(file_info.filename) output_file_name = os.path.splitext(file_info.filename)[0] + "_original....

class AudioReader(object): ''' Class that reads Wav format files Input as a different scp file address Output a matrix of wav files in all scp files. ''' def __init__(self, scp_path, sample_rate=8000): super(AudioReader, self).__init__() self.sample_rate = sample_rate self.index_dict = handle_scp(scp_path) self.keys = list(self.index_dict.keys()) def _load(self, key): src, sr = read_wav(self.index_dict[key], return_rate=True) if self.sample_rate is not None and sr != self.sample_rate: raise RuntimeError('SampleRate mismatch: {:d} vs {:d}'.format( sr, self.sample_rate)) return src def __len__(self): return len(self.keys) def __iter__(self): for key in self.keys: yield key, self._load(key) def __getitem__(self, index): if type(index) not in [int, str]: raise IndexError('Unsupported index type: {}'.format(type(index))) if type(index) == int: num_uttrs = len(self.keys) if num_uttrs < index and index < 0: raise KeyError('Interger index out of range, {:d} vs {:d}'.format( index, num_uttrs)) index = self.keys[index] if index not in self.index_dict: raise KeyError("Missing utterance {}!".format(index)) return self._load(index)

这段代码定义了一个 AudioReader 类，用于读取多个 wav 格式的音频文件。构造函数的参数为一个 scp 文件的路径和采样率，默认为 8000。类中定义了 _load 函数来读取每个 wav 文件，并进行采样率匹配。...

Error in write.tree(rooted_tree, file = output_file, format = "newick") : unused argument (format = "newick")

for (file in gene_tree_files) { # 读取基因树 gene_tree (file) # 确定外群名称为"DCYL" outgroup # 定义有根树 rooted_tree (gene_tree, outgroup = outgroup) # 构建输出文件路径 output_file ...
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java_javasecore1_file

File[] files = dir.listFiles(new FileFilter() { @Override public boolean accept(File pathname) { return pathname.getName().endsWith(".java"); } }); ### 2. RandomAccessFile 类 (**掌握级别*) ...

请修改以下R语言代码 library(terra) path1 <- dir('G:/ERA5hr/Fw/1/',pattern = '*.tif',full.names = T) path2 <- dir('G:/ERA5hr/Fy/1/',pattern = '*.tif',full.names = T) path3 <- raster("G:/ERA5hr/ut0_225/n1.nc") for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) fw <- stack(path1[i]) fy <- stack(path2[i]) ut0 <- stack(path3[i]) file_data <- ut0*fy*fw output_path <- paste('G:/ERA5hr/ut_225/1/', substr(path1[i],16,29),'.tif',sep='') writeRaster(file_data,output_path, overwrite=TRUE,format = "GTiff") }

for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) fw (path1[i]) fy (path2[i]) ut0 (path3, varname = 'ut0') file_data * fy * fw output_path ('G:/ERA5hr/ut_225/1/', substr(path1[i],16,29),'.tif',sep=''...

48行报错：发生异常: NameError name 'perform_tsa_transform' is not defined File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 48, in process_csv_files perform_tsa_transform(file_path, tsa_window_size) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dingfengyan/工作/项目开发/哈理工/批量导出功能/feature.py", line 52, in <module> process_csv_files(currentPath, 1000) NameError: name 'perform_tsa_transform' is not defined

for file_info in zip_file.infolist(): if file_info.filename.endswith(".bin"): bin_data = zip_file.read(file_info.filename) output_file_name = os.path.splitext(file_info.filename)[0] + "_original....

请优化这个代码library(terra) path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/1/',pattern = '*.tif',full.names = T)#导入地址后批量合并 path2 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif') path3 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif') path4 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif') #nc5 <- stack(paths) for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) sw <- stack(path1[i]) a <- path2 b <- path3 wr <- path4 df_sw <- as.matrix(sw) file_data <- ifelse(df_sw<wr, 1, sqrt(1+a*(df_sw-wr)^b)) result <- sw result <- setValues(result, file_data) output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i],19,32),'.tif',sep='') writeRaster(result,output_path, overwrite=TRUE,format = "GTiff") }

path1 <- list.files('G:/ERA5hr/SVWL1/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) stack1 (path1) # 将需要用到的raster对象转换为矩阵 a (raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif')) b (raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif'))...

library(raster) # 导入所有TIFF文件 path1 <- list.files('G:/ERA5hr/SVWL1/1/', pattern = '*.tif', full.names = TRUE) stack1 <- stack(path1) # 将需要用到的raster对象转换为矩阵 a <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif')) b <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif')) wr <- as.matrix(raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif')) # 遍历每个TIFF文件 for (i in 1:length(path1)) { # 加载当前TIFF文件 sw <- stack1[[i]] # 将stack对象转换为矩阵 df_sw <- as.matrix(sw) # 计算结果 file_data <- ifelse(df_sw < wr, 1, sqrt(1 + a * (df_sw - wr) ^ b)) # 将结果赋值给raster对象 result <- sw result <- setValues(result, file_data) # 输出结果到磁盘 output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i], 19, 32), '.tif', sep = '') writeRaster(result, output_path, overwrite = TRUE, format = "GTiff")这个代码里的if语句还能怎么修改

这段代码中的if语句是用来判断df_sw是否小于wr，如果是，则将结果赋值为1；否则，将结果按照公式计算。如果你想修改if语句的条件，可以改变df_sw与wr的比较方式，例如改为大于号(>)或等于号(==)等。...

[ WARN:0@0.012] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('input_folder'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:/代码/shujuzengqiang.py", line 79, in <module> data_augmentation(input_folder, output_folder) File "D:/代码/shujuzengqiang.py", line 58, in data_augmentation rows, cols = image.shape[:2] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

for file_name in file_list: image_path = os.path.join(input_folder, file_name) if not os.path.isfile(image_path): print(f"File not found: {image_path}") # 测试代码 input_folder = 'input_folder' ...

root@hadoopspark:~/share/mapreduce-demo# jar ./target/WordCountDemo.jar com.org.xidian.MapReduceWordCountDemo /input/input_file.txt /output Illegal option: . Usage: jar {ctxui}[vfmn0PMe] [jar-file] [manifest-file] [entry-point] [-C dir] files ... Options: -c create new archive -t list table of contents for archive -x extract named (or all) files from archive -u update existing archive -v generate verbose output on standard output -f specify archive file name -m include manifest information from specified manifest file -n perform Pack200 normalization after creating a new archive -e specify application entry point for stand-alone application bundled into an executable jar file -0 store only; use no ZIP compression -P preserve leading '/' (absolute path) and ".." (parent directory) components from file names -M do not create a manifest file for the entries -i generate index information for the specified jar files -C change to the specified directory and include the following file If any file is a directory then it is processed recursively. The manifest file name, the archive file name and the entry point name are specified in the same order as the 'm', 'f' and 'e' flags. Example 1: to archive two class files into an archive called classes.jar: jar cvf classes.jar Foo.class Bar.class Example 2: use an existing manifest file 'mymanifest' and archive all the files in the foo/ directory into 'classes.jar': jar cvfm classes.jar mymanifest -C foo/ .是为什么

根据错误信息中的提示，正确的使用方式应该是 jar cvf <jar-file> <source-files>。其中，cvf 表示创建新的归档文件并显示详细输出，<jar-file> 是要创建的归档文件名，<source-files> 是要添加到归档文件中...

hapmap_txt <- list.files(path = "4-Hapmap数据处理分析v1.0/DATA/data/chr6", pattern = "\\.txt",full.names = T) #移除hapmap数据的第一行的“#”符号 remove_hash <- function(filename){ lines <- readLines(filename) lines[1] <- gsub("#","",lines[1]) writeLines(lines,filename) } #将自定义函数应用于所有的hapmap文件 lapply(hapmap_txt,remove_hash) #批量导入hapmap的数据 hapmap_list <- lapply(hapmap_txt, read.table,header = T,sep = " ")，这是我批量导入的文件，如何批量导出

for (i in seq_along(hapmap_list)) { filename ("hapmap_", i, ".txt") filepath <- file.path(output_dir, filename) write.table(hapmap_list[[i]], file = filepath, sep = " ", row.names = FALSE) } ...

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红外遥控报警器原理及应用详解下载

资源摘要信息:"红外遥控报警器" 红外遥控报警器是一种基于红外线技术的安防设备，主要用于监控特定区域的安全，当有人或物进入检测范围时，能够立即触发报警系统。该设备主要由红外线发射器和接收器两大部分构成。发射器不断发送红外线，如果这些红外线被遮挡或中断，接收器会检测到这一变化，并启动报警机制。红外遥控报警器广泛应用于家庭、办公室、仓库等场所，可以有效提高这些区域的安全防范能力。 从技术角度分析，红外遥控报警器的工作原理主要依赖于红外线的直线传播特性。红外线发射器连续发送红外线信号，这些信号构成了一道无形的"红外线帘"，覆盖了报警器的监控区域。当有人或物体通过这道红外线帘时，红外线的正常传播路径会被中断，接收器检测到这种中断后，就会输出信号给到报警电路，从而触发报警。 红外遥控报警器的安装和使用相对简便，用户可以根据使用环境和需求进行设置。一般情况下，该设备具有较低的误报率，能够可靠地进行监控。但是，它也存在一些限制。例如，小型动物的移动可能引起误报，强光或低光环境下可能会降低设备的检测能力。因此，用户需要根据实际情况对红外遥控报警器进行适当的调整，以避免误报和漏报。 红外遥控报警器通常还配备有附加功能，如电话语音报警系统。这意味着，一旦报警器被触发，它可以自动拨打预设的电话号码，通过电话语音系统通知房主或者保安中心，提高报警的及时性和有效性。 关于提供的文件资源，包含了红外遥控报警器的相关设计资料和软件代码。资源文件列表包括"红外遥控报警器（原理图+PCB图+程序+说明文档）"，这些内容对于设计、开发和使用红外遥控报警器具有重要参考价值。 原理图提供了报警器设计的电路结构，显示了发射器和接收器的工作原理和相互作用方式。PCB图（印刷电路板图）则展示了电路元件的布局，对于实际生产制造电路板十分关键。程序则包含了报警器的控制逻辑代码，通常是用某种编程语言实现的，如C语言或汇编语言，这些代码会在微控制器上运行以控制整个报警系统的行为。说明文档则详细解释了产品的安装、配置和操作步骤，对于用户理解和正确使用设备至关重要。 综合来看，文件中的这些资源能够帮助用户更好地了解红外遥控报警器的工作原理，为设计、制造和调试提供了必要的信息。无论是专业的电子工程师还是对电子技术感兴趣的爱好者，这些资源都是宝贵的参考资料。