def search_pt(self): pt_list = os.listdir('./pt') pt_list = [file for file in pt_list if file.endswith('.pt')] pt_list.sort(key=lambda x: os.path.getsize('./pt/' + x)) if pt_list != self.pt_list: self.pt_list = pt_list self.comboBox.clear() self.comboBox.addItems(self.pt_list)

时间: 2024-04-28 11:25:31 浏览: 211
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Python对文件和目录进行操作的方法(file对象/os/os.path/shutil 模块)

这段代码是一个 PyQt5 中的方法，用于搜索指定路径下的所有 .pt 文件，并将其添加到一个下拉框中。 首先，该方法使用 os.listdir() 函数列出指定路径下的所有文件和文件夹，并将结果保存到 pt_list 列表中。 接着，通过列表推导式和 endswith() 方法筛选出列表中所有以 .pt 结尾的文件，并将结果重新赋值给 pt_list。 然后，使用 sort() 方法对 pt_list 进行排序，排序的规则是按照文件大小从小到大进行排序。这里使用了 lambda 表达式来指定排序规则，其中 os.path.getsize() 函数用于获取文件大小。 最后，如果 pt_list 发生了变化，则清空下拉框并使用 addItems() 方法将新的文件列表添加到下拉框中。 其中，self.comboBox 是一个 QComboBox 的实例，用于实现下拉框。clear() 方法用于清空下拉框中的所有项目，addItems() 方法用于将项目添加到下拉框中。
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class Animedataset(data.Dataset): def __init__(self): self.img_list = os.listdir(data_path) self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.img_list) def __getitem__(self, index): img = os.path.join(data_path,self.img_list[index]) img = np.array(Image.open(img)) img = self.transforms(image=img)["image"] return img这段代码什么意思

在这里，首先获取数据集中所有图像的文件名列表 self.img_list。然后定义数据预处理的操作 self.transforms，这个操作在之前已经解释过了。 2. __len__(self)：返回数据集的大小，即数据集中包含的图像数量。...

作用 for path in temp_data_path: file_name_list = os.listdir(path) file_path_list = [os.path.join(path, i) for i in file_name_list if i.endswith(".txt")] self.total_file_

在循环体内，使用os.listdir()函数获取当前路径下的所有文件名称，并使用列表解析式将所有以".txt"结尾的文件路径拼接成一个新的列表file_path_list。然后，使用self.total_file_path.extend()方法将这个列表添加到...

def copy_files(src, dest): src_files = os.listdir(src) for file_name in src_files: full_file_name = os.path.join(src, file_name) if os.path.isfile(full_file_name): shutil.copy(full_file_name, dest)

1. 使用os.listdir(src)获取源目录中的所有文件和文件夹的名称。 2. 对于每个文件名（file_name）进行循环处理。 3. 使用os.path.join(src, file_name)将源目录和文件名拼接成完整的文件路径（full_file_name）...

import os folder_list = ['/path/to/folder1', '/path/to/folder2', '/path/to/folder3'] for folder_path in folder_list: for sub_folder in os.listdir(folder_path): sub_folder_path = os.path.join(folder_path, sub_folder) if os.path.isdir(sub_folder_path): for file_name in os.listdir(sub_folder_path): file_path = os.path.join(sub_folder_path, file_name) if os.path.isfile(file_path): print('{}\t{}'.format(os.path.basename(os.path.dirname(folder_path)), file_name))将这个代码修改，只读取txt格式的文件

for file_name in os.listdir(sub_folder_path): file_path = os.path.join(sub_folder_path, file_name) if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.txt'): print('{}\t{}'.format(os.path....

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict...

def list_dir(file_list): # list_csv = [] for files in file_list: dir_list = os.listdir(files) for cur_file in dir_list: path = os.path.join(files, cur_file) # 判断是文件夹还是文件 if os.path.isfile(path): # print("{0} : is file!".format(cur_file)) dir_files = os.path.join(files, cur_file) # 判断是否存在.csv文件，如果存在则获取路径信息写入到list_csv列表中 if os.path.splitext(path)[1] == '.csv': csv_file = os.path.join(files, cur_file) # print(os.path.join(file_dir, cur_file)) # print(csv_file) list_csv.append(csv_file) if os.path.isdir(path): # print("{0} : is dir".format(cur_file)) # print(os.path.join(file_dir, cur_file)) list_dir(path) return list_csv 是什么意思

for files in file_list: dir_list = os.listdir(files) for cur_file in dir_list: path = os.path.join(files, cur_file) if os.path.isfile(path): dir_files = os.path.join(files, cur_file) if os.path...

from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data.dataset import T_co import os import cv2 as cv def read_label(path): file = open(path, "r", encoding='utf-8') label = file.readline() file.close() return label class MyDataset(Dataset): def _init__(self, train_path): self.train_path = train_path self.image_path = os.path.join(train_path, 'image') self.label_path = os.path.join(train_path, "label") self.image_path_list = os.listdir(self.image_path) def __getitem__(self, index) -> T_co: image_name = self.image_path_list[index] image_path = os.path.join(self.image_path, image_name) img = cv.imread(image_path) label_name = 'txt'.join(image_name.rsplit(image_name.split('. ')[-1], 1)) label_path = os.path.join(self.label_path, label_name) label = read_label(label_path) return img,label def __len__(self): return Len(self.image_path_list) my_dataset = MyDataset("dataset/train") data_index = 100 img, label = my_dataset[data_index] cv.imshow(label+ str(data_index)+str(Len(my_dataset)) + ')', img) cv.waitKey(0)详解这段代码

在这个数据集类中，read_label 函数用于读取标签文件的内容，cv.imread 函数用于读取图像文件的内容，os.path.join 函数用于拼接路径，os.listdir 函数用于列出目录下的文件名列表。 最后，这段代码创建了...

优化使得每检索50张照片，输出一次已检索文件数：import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: p.map(delete_black_images, file_list) if __name__ == '__main__': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')

for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: results = p.map(delete_black_images, file_...

#!/usr/bin/env python3 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/home/' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)

这段代码看起来有点问题，但我会尝试帮你解决。首先，确保你已经安装了以下...3. 请确保 output_file_name 变量的值包含一个合法的文件名。 如果你仍然遇到错误，请提供完整的错误信息以便更好地帮助你解决问题。

#!/usr/bin/env python2.7 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png')) qr_codes_found = [] for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/home/spurs/qr_test/' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)

脚本首先导入了需要的库和模块，包括 os、sys、cv2 和 pyzbar。 然后定义了 main 函数，这个函数是用来查找和解码 QR 码的核心部分，具体的功能和之前解释的一样。 最后，在 __name__ == "__main__" ...

watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() 加代码实现文件上传完成后将watch_folder = r'D:/zip'里的文件删除，而watch_folder = r'D:/zip'不动

for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) delete_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder...

是指改成这样吗#!/usr/bin/env python3 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.jpg'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) with open(output_file_name,'w') as f: for file_name,qr_content in qr_codes_found: f.write(f"{file_name}: {qr_content}\n") if __name__ == "__main__": image_folder_path = '/home/lk' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)

img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.jpg'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) # ... 其余代码保持不变 ......

以下代码class ShowDataset(Dataset): def __init__(self,name): super().__init__() self.root_dir = settings.real_dir # real_dir = './datasets/real' self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) # 对真实雨天图像进行排序 self.file_num = len(self.mat_files_rain) # 返回样本数 def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_files_rain[index] img_file_dir = os.path.join(self.root_dir, file_name) img_file = cv2.imread(img_file_dir).astype(np.float32) / 255 O = np.transpose(img_file, (2, 0, 1)) sample = {'O': O, 'file_name': file_name} return sample在使用dataloaders = {} sample = ShowDataset() dataloaders['train'] = \ DataLoader(sample, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True)调用时报错TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)的原因

self.mat_files_rain= natsorted(os.listdir(self.root_dir)) self.file_num = len(self.mat_files_rain) def __len__(self): return self.file_num def __getitem__(self, index): file_name = self.mat_...

解释下面代码：import os from config import paras para = paras() def revise_rawdata_name(para): op_dir = para.rawdata_dir save_dir = para.save_dir classes = os.listdir(op_dir) # 获取文档内所有文件 for class_name in classes: i = 1 con_dir = os.path.join(op_dir, class_name) save_path = os.path.join(save_dir, class_name) files = os.listdir(con_dir) #获取文档内所有文件 for file_name in files: # 取出路径父文件夹下各文件名 newname = f'{i:05}' (filename, extension) = os.path.splitext(file_name) str = filename.replace(filename,newname) os.rename(os.path.join(con_dir, file_name), os.path.join(save_path, str + extension)) # 添加前缀 i = i+1 def revise_name(para): ip_dir = para.rawdata_dir classes = os.listdir(ip_dir) # 获取文档内所有文件 for class_name in classes: con_dir = os.path.join(ip_dir, class_name) files = os.listdir(con_dir) #获取文档内所有文件 i = 0 for file_name in files: # 取出路径父文件夹下各文件名 (filename, extension) = os.path.splitext(file_name) newname = class_name +'_'+ str(i) os.rename(os.path.join(con_dir, file_name), os.path.join(con_dir, newname + extension)) # 添加前缀 i = i+1 # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': revise_name(para)

代码首先导入了os模块和一个名为paras的配置文件。然后定义了两个函数revise_rawdata_name和revise_name，并传入了一个参数para。 revise_rawdata_name函数的作用是将指定目录下的文件名进行修改，添加...
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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。