r语言数据集KM Datasets中读取网页文件channing.html,bmt.html,larynx.html,并把读取结果存储为.txt格式的文件。
时间: 2024-03-28 22:40:43 浏览: 18
你可以使用`rvest`包中的`read_html()`函数来读取网页文件,然后使用`writeLines()`函数将读取结果存储为`.txt`格式的文件。具体代码如下:
```R
library(rvest)
# 读取网页文件
channing <- read_html("https://www.kaggle.com/kinguistics/voice-production-in-actors/channing.html")
bmt <- read_html("https://www.kaggle.com/kinguistics/voice-production-in-actors/bmt.html")
larynx <- read_html("https://www.kaggle.com/kinguistics/voice-production-in-actors/larynx.html")
# 将读取结果存储为.txt文件
writeLines(as.character(channing), "channing.txt")
writeLines(as.character(bmt), "bmt.txt")
writeLines(as.character(larynx), "larynx.txt")
```
这样就可以将`KM Datasets`中的`channing.html`、`bmt.html`和`larynx.html`文件读取,并将读取结果存储为`.txt`格式的文件了。
相关问题
基于pytorch的arcface人脸识别系统中包含用于加载LFW数据集的函数的datasets.py文件
以下是一个使用 PyTorch 实现的 ArcFace 人脸识别算法的 datasets.py 文件,其中包含了加载 LFW 数据集的函数:
```python
import os
import cv2
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
class LFWDataset(Dataset):
def __init__(self, root, transform=None, target_transform=None):
self.root = root
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
self.imgs = []
self.labels = []
self.class_to_idx = {}
with open(os.path.join(root, 'lfw_pair.txt'), 'r') as f:
for line in f.readlines()[1:]:
img1, img2, label = line.strip().split('\t')
img1 = os.path.join(root, img1)
img2 = os.path.join(root, img2)
self.imgs.append((img1, img2))
self.labels.append(int(label))
with open(os.path.join(root, 'lfw_names.txt'), 'r') as f:
for idx, line in enumerate(f.readlines()):
name = line.strip()
self.class_to_idx[name] = idx
def __getitem__(self, index):
img1_path, img2_path = self.imgs[index]
label = self.labels[index]
img1 = cv2.imread(img1_path)
img2 = cv2.imread(img2_path)
if self.transform is not None:
img1 = self.transform(img1)
img2 = self.transform(img2)
if self.target_transform is not None:
label = self.target_transform(label)
return img1, img2, label
def __len__(self):
return len(self.labels)
```
该数据集类继承自 PyTorch 中的 Dataset 类,实现了 `__getitem__` 和 `__len__` 两个方法。在初始化时,该类会读取 LFW 数据集文件夹中的 `lfw_pair.txt` 和 `lfw_names.txt` 文件,提取出人脸图像路径、标签等信息,并保存到 `self.imgs` 和 `self.labels` 属性中。在 `__getitem__` 方法中,通过读取图像路径和标签信息,将人脸图像加载到内存中,并进行相应的数据增强和标签处理,最后返回一个元组,包含两个图像和对应的标签。在 `__len__` 方法中,返回数据集中的样本数。
请写一段代码,生成或从sklearn.datasets中读取任意数据集(例如鸢尾花数据 iris ),完成模型的训练和测试。
好的,以下是生成 iris 数据集并训练模型的代码示例:
```
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()
# 获取特征和标签
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练 Logistic Regression 模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集的标签
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出模型准确率
print("Accuracy: ", accuracy_score(y_test, y_pred))
```
这段代码首先从 `sklearn.datasets` 中加载 iris 数据集,并划分出训练集和测试集。然后使用 Logistic Regression 模型对训练集进行训练,并对测试集进行预测,最后使用准确率评估模型的性能。
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![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
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