import os import PyPDF2 # PDF文件所在目录 pdf_folder = 'C:\Desktop\papers' # TXT文件所在目录 txt_folder = 'C:\Desktop\papers' # 遍历PDF文件夹中的所有PDF文件 for filename in os.listdir(pdf_papers): if filename.endswith('.pdf'): # 读取PDF文件 pdf_path = os.path.join(pdf_papers, filename) with open(pdf_path, 'rb') as f: pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(f) # 遍历PDF文件中的所有页面 for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()): # 将页面中的文本提取出来并写入TXT文件 page = pdf_reader.getPage(page_num) text = page.extractText() txt_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '-page{}.txt'.format(page_num+1) txt_path = os.path.join(txt_folder, txt_filename) with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file: txt_file.write(text)

时间: 2023-06-17 20:04:52 浏览: 55
这段代码是一个将PDF文件转化为TXT文件的Python脚本,它使用了PyPDF2库来读取PDF文件,遍历PDF文件中的所有页面,并将页面中的文本提取出来写入TXT文件。下面是代码的具体解释: 1. 首先导入了os和PyPDF2两个库。 2. 定义了两个变量pdf_folder和txt_folder,分别表示PDF文件和TXT文件所在的目录。 3. 使用os库的listdir函数遍历PDF文件夹中的所有PDF文件,如果文件名以'.pdf'结尾,则读取该PDF文件。 4. 使用PyPDF2库的PdfFileReader函数读取PDF文件,并遍历PDF文件中的所有页面。 5. 使用getPage函数获取页面对象,再使用extractText函数提取出页面中的文本。 6. 构建TXT文件名,将PDF文件名去掉扩展名后加上'-page'和页面编号,再加上'.txt'扩展名。 7. 使用open函数打开TXT文件,并将文本写入文件中。 8. 重复步骤4到7,直到遍历完PDF文件中的所有页面。 总的来说,这段代码是一个简单的PDF转TXT脚本,可以方便地将PDF文件中的文本提取出来。
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import flowio import pandas as pd import os import csv # 设置输入和输出文件夹 input_folder = "D:/test_data_Fcs/" output_folder = "D:/test_data_Fcs/" # 遍历输入文件夹中的所有fcs文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".fcs"): # 从fcs文件中读取数据 fcs = flowio.FlowData(os.path.join(input_folder, filename)) events = fcs.events() # 将数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(events) # 将DataFrame保存为csv文件 output_filename = os.path.join(output_folder, filename[:-4] + ".csv") df.to_csv(output_filename, index=False)出错:array.array' object is not callable

根据你提供的代码,我发现你没有在脚本开头导入 `numpy` 库,而 `flowio` 库的 `events()` 函数返回的是 `numpy.ndarray` 类型,需要使用 `numpy` 库的函数进行处理。因此,你需要在脚本开头导入 `numpy` 库,例如:`import numpy as np`。然后,你需要将 `events` 转换为 `pandas.DataFrame` 类型前,对它进行处理,代码如下: ```python import flowio import pandas as pd import numpy as np import os import csv # 设置输入和输出文件夹 input_folder = "D:/test_data_Fcs/" output_folder = "D:/test_data_Fcs/" # 遍历输入文件夹中的所有fcs文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".fcs"): # 从fcs文件中读取数据 fcs = flowio.FlowData(os.path.join(input_folder, filename)) # 处理events events = fcs.events() events = np.array(events.tolist()) # 将数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(events) # 将DataFrame保存为csv文件 output_filename = os.path.join(output_folder, filename[:-4] + ".csv") df.to_csv(output_filename, index=False) ``` 这样就可以避免 `'array.array' object is not callable` 的问题了。

import os from datetime import datetime import random import string def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件,名字改为该文件的创建或修改日期,如果有重名的文件,可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度,默认为0 """ for filename in os.listdir(folder_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): timestamp = os.path.getmtime(full_path) else: continue # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5)

好的,根据你的要求,将以上代码修改为将修改后的文件命名恢复原来的命名,可以按照以下方式修改: ``` import os from datetime import datetime import random import string def restore_original_names(folder_path): """ 批量将文件名恢复为原来的名称,需要在修改文件名之前备份原来的名称 :param folder_path: 文件夹路径 """ for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取备份的文件名 backup_filename = os.path.splitext(filename)[0] + ".bak" backup_full_path = os.path.join(folder_path, backup_filename) if os.path.exists(backup_full_path): # 将备份的文件名恢复为原来的文件名 os.rename(backup_full_path, full_path) def batch_rename_files(folder_path, random_string_length=0): """ 批量重命名文件,名字改为该文件的创建或修改日期,如果有重名的文件,可以添加一个随机字符串 :param folder_path: 文件夹路径 :param random_string_length: 随机字符串长度,默认为0 """ # 先将文件名备份 for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取文件的后缀名 file_extension = os.path.splitext(filename)[1] # 备份原来的文件名 backup_filename = os.path.splitext(filename)[0] + ".bak" backup_full_path = os.path.join(folder_path, backup_filename) os.rename(full_path, backup_full_path) # 批量重命名文件 for filename in os.listdir(folder_path): full_path = os.path.join(folder_path, filename) if os.path.isfile(full_path): # 获取文件的创建时间或修改时间 timestamp = os.path.getmtime(full_path) # 格式化时间 date_time = datetime.fromtimestamp(timestamp) new_name = date_time.strftime("%Y-%m-%d %H-%M-%S") # 添加随机字符串 if random_string_length > 0: random_string = ''.join(random.choices(string.ascii_lowercase + string.digits, k=random_string_length)) new_name += '-' + random_string # 拼接新的文件名 new_filename = new_name + file_extension new_full_path = os.path.join(folder_path, new_filename) # 重命名文件 os.rename(full_path, new_full_path) # 将文件名恢复为原来的名称 restore_original_names(folder_path) if __name__ == '__main__': folder_path = 'your_folder_path' batch_rename_files(folder_path, random_string_length=5) ``` 这个修改后的代码首先会备份原来的文件名,然后批量重命名所有的文件,并最后将所有文件的名字恢复为原来的名称。

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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

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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