python对1_1.png、1_2.png照片按照命名排序

可以使用Python内置的`sorted`函数对文件名进行排序，代码如下：

import os

dir_path = 'path/to/files'  # 文件夹路径
files = os.listdir(dir_path)
files_sorted = sorted(files, key=lambda x: int(x.split('_')[1].split('.')[0]))

print(files_sorted)

其中，`os.listdir`函数用于获取指定文件夹下所有文件的文件名列表，`sorted`函数对文件名列表进行排序，`lambda`函数用于从文件名中提取数字部分进行排序。最后，`files_sorted`即为按照命名排序后的文件名列表。

相关问题

python对1_1.png、1_2.png......照片按照命名排序

如果文件名中包含多个数字，则可以使用正则表达式来提取数字进行排序。代码如下：

import os
import re

dir_path = 'path/to/files'  # 文件夹路径
files = os.listdir(dir_path)
files_sorted = sorted(files, key=lambda x: [int(s) if s.isdigit() else s for s in re.split(r'(\d+)', x)])

print(files_sorted)

其中，`re.split(r'(\d+)', x)`用于将文件名按照数字和非数字部分进行划分，返回一个由数字和非数字部分交替组成的列表。`[int(s) if s.isdigit() else s for s in ...]`则是一个列表推导式，用于将数字部分转换为整数，非数字部分保持不变。最后，`files_sorted`即为按照命名排序后的文件名列表。

读取文本文件movies_revenue_starring_1950_2010.txt, 首先按照电影title降序排序，然后分别可视化电影的revenue Starring Actors Popularity 的值，每幅图均包括图例、图标题，x轴刻度值为电影title且斜45°显示(为了显示美观，可以将电影title每隔若干个抽样显示)，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色;每幅图分别保存为png图片保存，分辨率为400 dpi，png图片命名分别为movies_revenue_1950_2010.png、movies_ starpopularity_ 1950 2010.png

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("movies_revenue_starring_1950_2010.txt", sep="\t")
# 按照电影title降序排序
data = data.sort_values(by="Title", ascending=False)

# 可视化电影的revenue
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.plot(data["Title"][::10], data["Revenue"][::10], color="red", label="Revenue")
plt.xticks(rotation=45, ha="right")
plt.legend()
plt.title("Revenue of Movies from 1950 to 2010")
plt.savefig("movies_revenue_1950_2010.png", dpi=400)

# 可视化电影的Starring Actors Popularity
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.plot(data["Title"][::10], data["Starpopularity"][::10], color="green", label="Starring Actors Popularity")
plt.xticks(rotation=45, ha="right")
plt.legend()
plt.title("Starring Actors Popularity of Movies from 1950 to 2010")
plt.savefig("movies_starpopularity_1950_2010.png", dpi=400)

该代码会生成两个png图片，分别为movies_revenue_1950_2010.png和movies_starpopularity_1950_2010.png，保存在当前工作目录下。