json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str)

时间: 2024-05-20 08:14:32 浏览: 230
ZIP

Java读取json文件并对json数据进行读取、添加、删除与修改操作

这段代码的作用是将一个 Python 字典对象 `cla_dict` 转换成 JSON 格式的字符串，并将其写入到名为 `class_indices.json` 的文件中。其中，`json.dumps()` 方法用于将 Python 对象转换成 JSON 格式的字符串，`indent=4` 参数表示使用四个空格进行缩进。`open()` 方法用于打开文件，`'w'` 参数表示以写入模式打开文件。最后，`json_file.write()` 方法将 JSON 格式的字符串写入到文件中。
阅读全文

相关推荐

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) # 设置批大小为16，设置dataloader的worker数量，确保不超过CPU核心数和批大小 batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch...

json_str = json.dumps(my_dict, indent=4) indent=4是什么意思

json_str = json.dumps(my_dict, indent=4) # 输出格式化的 JSON 字符串 print(json_str) 输出结果为： { "name": "Alice", "age": 18, "gender": "female" } 如果不指定 indent 参数，则输出...

json_str = json.dumps(test_dict)with open('test_data.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str)

with open('test_data.json', 'w') as json_file: 5. 使用文件句柄的.write()方法将JSON字符串写入到文件中[^8]。 python json_file.write(json_str) 执行这些操作后，test_dict的内容就会被保存...

使用json_str = json.dumps(my_dict, indent=4) 出现错误TypeError: Object of type ndarray is not JSON serializable

json_str = json.dumps(my_dict, indent=4) # 输出格式化的 JSON 字符串 print(json_str) 输出结果为： { "name": "Alice", "age": 18, "gender": "female", "data": [1, 2, 3] } 其中，...

def ycsj_json(): data = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\pythonProject\6550523\88688.xlsx', sheet_name='Sheet1', dtype=str) json_obj = [{"name": data.loc['2','a'],"itemStyle": {"color": "blue"}}] json_str = json.dumps(json_obj) with open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\pythonProject\6550523\static\bar_markLine\无标题6.json', 'w', encoding="utf-8") as f: f.write(json_str)

这段代码是用来读取Excel文件，并将其中的数据转化成JSON格式并保存成JSON文件。具体来说，该代码使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，然后使用loc函数获取Excel表格中的第二行数据（即'a'列），将其作为...

def response_as_json(data): json_str = json.dumps(data) response = HttpResponse( json_str, content_type="application/json", ) response["Access-Control-Allow-Origin"] = "*" return response def json_response(data, code=200): data = { "code": code, "msg": "success", "data": data, } return response_as_json(data)

这是一个 Python 的 Django 框架中用于返回 JSON 格式数据的函数。...而 json_response 函数则封装了通用的返回格式，包含了状态码、信息和数据等字段，并调用 response_as_json 函数将数据转换为 JSON 格式返回。

指出下面代码是否有问题，如果有，调整一下typedef struct { char vin[20]; long timestamp; char sdkVersion[128]; char deviceId[20]; } Register_Struct; char Register_body() { Register_Struct Register= { .vin = "12345", .timestamp = 1614279599, .sdkVersion = "1.0.0", .deviceId = "67890" }; // Convert struct to JSON json_t *root = json_object(); json_object_set_new(root, "vin", json_string(Register.vin)); json_object_set_new(root, "timestamp", json_integer(Register.timestamp)); json_object_set_new(root, "sdkVersion", json_string(Register.sdkVersion)); json_object_set_new(root, "deviceId", json_string(Register.deviceId)); char *json_str = json_dumps(root, JSON_INDENT(2)); printf("%s\n", json_str); // Clean up free(json_str); json_decref(root); return json_str; }

char* json_str = json_dumps(root, JSON_INDENT(2)); printf("%s\n", json_str); // Clean up json_decref(root); return json_str; } 修改后的代码中，函数的返回值类型为 char *，并且在释放内存...

json_data = json.dumps(dict_data,ensure_ascii=False)worldlist = json_data['data']['worldlist']

在这段代码中，第一行将一个 Python 字典对象 dict_data 转换为 JSON 格式的字符串，其中 ensure_ascii=False 参数表示在生成的 JSON 字符串中不使用 ASCII 编码，以支持更广泛的字符集。第二行代码中，你尝试...

try: data, addr = s.recvfrom(1024) # 等待接收客户端消息存放在2个变量data和addr里 # print(data) json_data=json.loads(data.decode('utf-8')) print(json_data) if json_data['message_type']=="init_message": if json_data['content'] not in user: # address不等于addr时执行下面的代码 user[json_data['content']]=addr user_list=[i for i in user.keys()] json_data['online_user'] = f'{user_list}' json_str = json.dumps(json_data, ensure_ascii=False) for address in user.values(): s.sendto(json_str.encode('utf-8'), address) # 发送data和address到客户端 print(json_data['content'] + '进入了聊天室') print(f'当前在线用户{user_list}')代码解释

4. 输出相关信息，如新用户加入聊天室、当前在线用户列表等。 其中，代码中使用了Python内置的json库，实现了json格式的解析和封装。同时，通过字典类型的数据结构存储了聊天室中的在线用户列表。

请详细解释以下代码的运行逻辑、调用的方法、实现的功能。 def givePathName(self, index): indexItem = self.model.index(index.row(), 0, index.parent()) self.filepath = self.model.filePath(indexItem) path_json="Icon\\address.json" #创建json文件 if os.path.exists(path_json): pass else: f=open(path_json,"w") f.write("{\n}") f.close() with open(path_json) as file: dict_all = json.loads(file.read()) self.lent=len(dict_all) dict_all["address"+str(self.lent+1)]=str(self.filepath) with open(path_json, "w") as films: end = json.dumps(dict_all, indent=4) films.write(end) self.index_address=len(dict_all)

然后，通过open方法打开json文件，并将其内容读取到dict_all变量中。接着，将变量self.lent赋值为字典dict_all的长度。 之后，将选中文件的路径添加到字典dict_all中，将其键值设置为"address"+str(self.lent+1)。...

def index(): user = current_user start = request.args.get("start") relation = request.args.get("relation") end = request.args.get("end") all_datas = get_all_relation(start, relation, end) links = json.dumps(all_datas["links"]) datas = json.dumps(all_datas["datas"]) categories = json.dumps(all_datas["categories"]) legend_data = json.dumps(all_datas["legend_data"]) return render_template('index.html', user=current_user, links=links, datas=datas,categories=categories,legend_data=legend_data)

然后调用函数 get_all_relation() 来获取所有相关联的数据，并将其分别转换为 JSON 格式的字符串，以便在前端页面中使用。 最后，通过 render_template() 函数将数据传递到前端模板，以渲染出可视化的关系图表。...

json_data = json.dumps(dict_data,ensure_ascii=False) # 将字典转化成 JSON 格式的字符串 worldlist = json_data['data']['worldlist']

data)转换成JSON格式的字符串(json_data)，同时这是一行Python代码，它的作用是将一个Python字典(dict_data)转换成JSON格式的字符串(json_data)，同时保这是一行Python代码，它的作用是将一个Python字典(dict_data)...

json.dumps(message_dict, ensure_ascii=False)中文正常，但是json.dumps(message_dict, ensure_ascii=False).encode("utf-8")中文乱码

json_str = json.dumps(message_dict, ensure_ascii=False) json_bytes = json_str.encode("gbk") print(json_bytes.decode("gbk")) 这样输出的 JSON 字符串就可以在 Windows 的 cmd 终端中正确地显示了。如果...

class Personal_data_method(BasePage): def default(obj): if isinstance(obj, Personal_data): return {'name': obj.name, 'age': obj.age} raise TypeError(f'Object of type {type(obj)} is not JSON serializable') json_data = json.dumps(data, default=default) 报错： json_data = json.dumps(data, default=default) E NameError: name 'data' is not defined怎么修改

你可以在代码中定义一个数据对象 data，然后将其作为参数传递给 json.dumps() 方法。例如： class Personal_data_method(BasePage): def default(obj): if isinstance(obj, Personal_data): return {'...

# -*-coding:utf-8-*- import pandas as pd import json import pprint # 读取csv文件 df = pd.read_csv('202205012-20230512.csv', header=None, skiprows=1, usecols=[1,2,3]) # 将数据转换为JSON格式 data = df.to_dict(orient='records') json_data = json.dumps(data) data_t = json.loads(json_data) for ele in data_t: print(ele['代码'])

这段代码的作用是读取一个csv文件，并将其中的数据转换为JSON格式，然后输出其中每行数据的“代码”这一列的值。 其中： - 第1行声明编码格式为UTF-8； - 第2行导入pandas库，用于数据处理； - 第3行导入json库，...

json.dumps(message_dict, ensure_ascii=False).encode("utf-8")中文乱码，而json.dumps(message_dict, ensure_ascii=False)则中文正常请问是为什么

这是因为在将 message_dict 转换为 JSON 字符串时，json.dumps() 方法默认使用 ASCII 编码，而非 UTF-8 编码。在这种情况下，中文字符会被转换为 Unicode 转义字符，即 "\uXXXX" 形式的字符，导致输出结果中文乱码。...

检查代码import calculate import calculate1 from basicclass import * import json def res1(formula): result1 = calculate.operation(formula) return result1 def res2(formula): result2 = calculate1.operation(formula) return result2 if __name__ == '__main__': count = 0 with open('result.txt', 'w', encoding='utf-8') as r: with open('formula.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for index, line in enumerate(f.readlines()): print("the formula {} is :{}".format(index, line)) n_c.to_zero() n_cf.to_zero() n_cs.to_zero() try: num_stack.clear() op_stack.clear() operation(line + "=") n_c.change() count += 1 except: print('wrong formula', index) n_c.change() r.write('n_c') json_str = json.dumps(n_c.num, indent=0) r.write(json_str) r.write('\n') print("the number of formula is", count) print("the number of wrong ans is", wrong_ans)

json_str = json.dumps(n_c.num, indent=0) r.write(json_str) r.write('\n') print("the number of formula is", count) print("the number of wrong ans is", wrong_ans) 请注意，这只是一些可能的改进...
zip

iOS版微信抢红包Tweak.zip小程序

iOS版微信抢红包Tweak.zip小程序
zip

毕业设计&课设_篮球爱好者网站，含前后台管理功能及多种篮球相关内容展示.zip

该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

最新推荐

recommend-type

python json.loads兼容单引号数据的方法

在Python中，`json`模块是用于处理JSON（JavaScript Object Notation）格式的数据，它提供了序列化（`dumps()`）和反序列化（`loads()`）的功能。然而，JSON规范规定，字符串必须使用双引号（"）来包围，而不是单...
recommend-type

python将字典内容写入json文件的实例代码

json_str = json.dumps(my_dict, indent=4) ``` 现在，让我们回到文章中的例子，这里使用了`defaultdict`和`OrderedDict`。`defaultdict`是Python标准库collections模块中的一个类，它扩展了普通字典，允许指定...
recommend-type

iOS版微信抢红包Tweak.zip小程序

iOS版微信抢红包Tweak.zip小程序
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展，模型的规模和复杂度日益增加，这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生，旨在减少模型大小和计算资源消耗，同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API，因其易用性和灵活性，在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用，为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器，其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元，能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务，满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接：[MTK手机外围电路详解：BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG（On-The-Go）支持是通过芯片内部集成功能实现的，允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接，例如，连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
recommend-type

"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
recommend-type

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

![Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Keras正则化技术概述 在机器学习和深度学习中，正则化是一种常用的技术，用于防止模型过拟合。它通过对模型的复杂性施加