filepath2 =r'E:\data_meteo\1nc\FZ_2' filepath3 =filepath2+'\\'+yearlist[index] filepath =Path(filepath3) print(filepath) filelist = list(filepath.glob('*.nc'))为啥filelist是空集

时间: 2024-04-18 10:23:58 浏览: 67
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filepath-propertybrowser.zip

根据您提供的代码片段，如果`filelist`是空集，可能有以下几个原因： 1. 路径`filepath3`指向的目录中没有以`.nc`结尾的文件。请确保在`filepath3`目录下存在至少一个以`.nc`结尾的文件。 2. 路径`filepath3`指向的目录不存在。请检查`filepath2`和`yearlist[index]`变量的值，确保拼接后的路径是正确的。 3. `filepath3`路径中存在转义字符或无效字符。在Windows系统中，路径中的反斜杠`\`需要进行转义，可以使用原始字符串（在字符串前面加上字母`r`）来避免转义字符的问题。请检查`filepath2`和`yearlist[index]`变量的值，确保拼接后的路径没有问题。 请根据以上提示检查代码，并确保路径和文件的存在性。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和上下文信息以便更好地帮助您解决问题。
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VB.2.classic.binary.code.read.program.rar_BINARY vb

ReDim dataBuffer(1 To 100) As Byte ' 假设我们一次读取100个字节 ' 循环读取文件，直到文件结束 Do While Not EOF(fileNum) bytesRead = LOF(fileNum) ' 获取文件剩余大小 If bytesRead >UBound(dataBuffer...

解释代码：if __name__ == "__main__": filepath = "E:\\t.S" selectNum = 4000 xlist, ylist, fileLines = readData(filepath)

接下来的代码将执行 readData(filepath) 函数，该函数从指定的文件路径 filepath 中读取数据，并将数据分为 xlist 和 ylist 两个列表，并返回文件的总行数 fileLines。 另外，这段代码还定义了一个变量 ...

def refresh_labels(self): data4 = self.la if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row)

这段代码看起来像是Python中处理Excel文件的代码，可以看到它使用了openpyxl库。它的功能是读取一个Excel文件，并对其中的数据进行筛选和过滤，只返回符合特定时间范围的行。具体来说，它首先检查文件是否存在，如果...

Sub ExportAsPDF() Dim dlgSaveAs As FileDialog Dim filePath As String '创建导出对话框 Set dlgSaveAs = Application.FileDialog(msoFileDialogSaveAs) '设置默认文件类型为PDF dlgSaveAs.FilterIndex = 2 '显示对话框 If dlgSaveAs.Show = -1 Then filePath = dlgSaveAs.SelectedItems(1) '导出为PDF ActiveDocument.ExportAsFixedFormat _ OutputFileName:=filePath, _ ExportFormat:=wdExportFormatPDF, _ OpenAfterExport:=False, _ OptimizeFor:=wdExportOptimizeForPrint, _ Range:=wdExportAllDocument, _ Item:=wdExportDocumentContent, _ IncludeDocProps:=True, _ KeepIRM:=True, _ CreateBookmarks:=wdExportCreateNoBookmarks, _ DocStructureTags:=True, _ BitmapMissingFonts:=True, _ UseISO19005_1:=False End If '释放资源 Set dlgSaveAs = Nothing End Sub给个代码注释

OutputFileName:=filePath, _ ExportFormat:=wdExportFormatPDF, _ OpenAfterExport:=False, _ OptimizeFor:=wdExportOptimizeForPrint, _ Range:=wdExportAllDocument, _ Item:=wdExportDocumentContent, _ ...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")什麽意思

2. conn = sqlite3.connect(filepath): 连接到SQLite数据库文件，其中filepath是一个文件路径。 3. cursor = conn.cursor(): 创建一个游标对象，用于执行SQL语句。 4. data41 = str(self.la): 将self.la...

input_path = 'E:\LAI\GLASS_LAI\IWEMS_LAI\8118x\'; output_path = 'E:\LAI\GLASS_LAI\IWEMS_LAI\8118s\'; output_file_prefix = 'output_'; % 定义时间序列 start_date = datetime('1981-01-01'); end_date = datetime('1981-12-31'); date_range = start_date:hours(1):end_date; % 获取所有tif文件的路径 tifs = dir(fullfile(input_path, '*.tif')); % 循环处理每个tif文件 for i = 1:length(tifs) % 读取tif文件 filepath = fullfile(input_path, tifs(i).name); raster_info = geotiffinfo(filepath); num_images = numel(raster_info); % 循环处理每个raster数据 for j = 1:num_images raster = geotiffread(filepath, 'Index', j); % 将栅格数据转换为时间序列 ts = timeseries(raster, date_range); % 插值为每小时一张的数据 ts_hourly = resample(ts, date_range, 'linear'); % 将时间序列转换为栅格数据 raster_hourly = reshape(ts_hourly.Data, [size(raster, 1), size(raster, 2), numel(date_range)]); % 导出为tif文件 output_filename = [output_file_prefix, tifs(i).name]; output_filepath = fullfile(output_path, output_filename); geotiffwrite(output_filepath, raster_hourly, raster_info(j)); end end请再优化一下代码，让输入参数少一些

raster_hourly = reshape(ts_hourly.Data, [size(raster, 1), size(raster, 2), numel(date_range)]); % 导出为tif文件 output_filename = [params.output_file_prefix, tifs(i).name]; output_filepath = ...

mbda: eval_input_fn(filepath=eval_data, example_parser=example_parser, 5 batch_size=batch_size))

这似乎是一段 Python 代码，其中调用了名为 eval_input_fn 的函数，并传入了一些参数，比如 filepath、example_parser 和 batch_size。根据函数名和参数名来看，这应该是一个用于构建输入数据的函数，可能是...

def refresh_labels(self): data4 = self.la # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 cursor() conn = sqlite3.connect(filepath) cursor = conn.cursor() data41 = str(self.la) if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' wo = pinjie filepath = os.path.join(wo, data4) if not os.path.exists(filepath): wb = openpyxl.Workbook() wb.save(filepath) else: wb = openpyxl.load_workbook(filepath) for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 3, column=i % 3, sticky="ew", padx=1, pady=1) current_time = datetime.datetime.now().time() start_time_1 = datetime.time(8, 0, 0) # 早上8点 end_time_1 = datetime.time(20, 0, 0) # 下午7点 start_time_2 = datetime.time(20, 0, 0) # 晚上8点 end_time_2 = datetime.time(7, 0, 0) # 早上7点 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): filtered_rows = [] # 优化第二段代码：检查文件是否存在 filepath = os.path.join(pinjie, self.la + '.xlsx') if os.path.exists(filepath): workbook = xl.load_workbook(filepath) sheet = workbook.active today = datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d') cell_value = sheet.cell(row=1, column=1).value if cell_value is not None and cell_value != '': for row in sheet.iter_rows(min_row=1): if row[2].value == today and row[8].value == sheet_name: datetime_obj = datetime.datetime.strptime(row[3].value, '%H:%M:%S') row_time = datetime_obj.time() if start_time_1 <= row_time <= end_time_1 and start_time_1 <= current_time <= end_time_1: filtered_rows.append(row) elif start_time_2 <= row_time or current_time <= end_time_2: filtered_rows.append(row) label = self.unique_listbox.grid_slaves(row=i // 3, column=i % 3)[0] if filtered_rows: label.config(text=f"{sheet_name} - 已點檢", fg="green") else: label.config(text=f"{sheet_name} - 未點檢", fg="red")將這段代碼重拼接的excel修改為sqlite3，然後將在這個excel所作的操作，修改為到sqlite3中，其他判斷條件不變，和顯示需求不變

根据您提供的代码，我已经将其修改为使用SQLite3数据库进行操作，并保持其他判断条件和显示需求不变。请查看下面的代码： python import sqlite3 import datetime # 连接到 SQLite 数据库文件，并创建游标对象 ...

# 读取数据，选取前2列数据，并将第一列设置为行索引 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer=_____,usecols=_____,index_col=_____)

df = pd.read_csv(filepath_or_buffer='your_file_path.csv', usecols=[0, 1], index_col=0) 这里的参数含义如下： - filepath_or_buffer: 需要读取的CSV文件路径，也可以是一个文件对象或者是URL。如果是字符...

将代码中的import cv2模块替换掉，import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / ...

替换掉此代码里的import cv2模块，import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

替换掉此代码里的import cv2模块，可以使用Pillow库中的Image模块进行替换。具体实现方式如下： python import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def ...

替换掉import cv2，将代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)改成有相同作用的代码

_, silce_seg = cv2.threshold(silce_seg.astype(np.uint8), 1, 255, cv2.THRESH_BINARY) if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol...

def fileProcess(p_filepath, p_filename, p_outfilepath): dic_file = {} file = os.path.join(p_filepath, p_filename) with open(file=file, mode='r+', encoding=getcoding(file)) as f: lines = f.readlines() for line in lines: outfilenm = line.split('"')[1] + '-' + p_filename.split('.')[0] dic_file.setdefault(outfilenm) outdata = '"' + line.split('"')[3].replace('##', '","') + '"\n' if dic_file.get(outfilenm) is None: data = [] data.append(outdata) dic_file[outfilenm] = data else: dic_file[outfilenm].append(outdata) outfile(p_data=dic_file, p_outfilePath=p_outfilepath)是什么意思

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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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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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