批量处理TXT文件：使用eval进行矩阵数据提取

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eval
0 下载量 49 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"测试资源包包含三个文件，即test.m、test - 副本.m、test - 副本 (2).m，它们具有相同的文件名前缀但可能包含不同的内容或版本。本资源包旨在演示如何使用eval函数在MATLAB环境中批量读取存储在多个TXT文件中的数据，并通过批量处理实现简单矩阵的提取。在进行批量读取和处理之前，通常需要编写代码来迭代访问每个文件，然后利用MATLAB的eval函数动态地处理文件中的数据。eval函数在MATLAB编程中具有强大的功能，可以执行字符串形式的MATLAB命令或表达式，这对于需要动态编程的应用场景非常有用。但是，由于eval函数的灵活性可能导致安全风险，应当谨慎使用，并确保传入的字符串内容是可控的，避免潜在的代码注入攻击。以下是实现批量读取TXT文件并提取矩阵数据的步骤： 1. 首先，确定需要处理的TXT文件存储路径，并使用MATLAB的文件操作函数（如dir或uigetfile）获取所有TXT文件的列表。 2. 接着，通过循环结构遍历文件列表。在每次迭代中，使用文件操作函数（如fopen和fscanf，或者直接读入整个文件内容后利用str2num转换为数值矩阵）读取每个TXT文件的内容。 3. 读取文件内容后，使用eval函数来执行动态命令或表达式。这可以是直接从字符串转换为矩阵，或者根据内容执行更复杂的操作。 4. 如果处理的数据量较大，应当注意内存管理和性能优化，避免因一次性加载大量数据导致的资源占用过高等问题。 5. 在完成所有文件的处理后，可对提取的矩阵数据进行进一步分析，如矩阵运算、统计分析、可视化展示等。 6. 最后，不要忘记在使用完毕后关闭所有打开的文件句柄，并清理工作空间，保持良好的程序管理习惯。 为了确保代码的安全性和可维护性，在实际应用中推荐尽可能避免使用eval函数，转而寻找更为安全和直接的处理方法。例如，可以预先确定文件格式和内容结构，编写固定的解析代码处理特定格式的TXT文件，这样可以减少运行时的动态执行风险，并提高代码的可读性和维护性。如果eval函数确实是解决问题的最佳方案，则需要仔细设计其使用方式，确保不会引入外部可控的代码，从而保证程序的安全性。"

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2022-09-21 上传
【LoadRunner与MySQL性能测试】 LoadRunner是一款业界广泛使用的负载和性能测试工具，它能够模拟大量用户并发执行...在loadrunner-Mysql-test.txt文件中，很可能包含了具体的Vuser脚本示例和使用指南，可供参考学习。

import tensorflow as tf import autokeras as ak # ## Titanic data downloaded with csv files# # ### Download training and testing csv files # In[ ]: import tensorflow as tf import pandas as pd TRAIN_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/train.csv" TEST_DATA_URL = "https://storage.googleapis.com/tf-datasets/titanic/eval.csv" train_file_path = tf.keras.utils.get_file("train.csv", TRAIN_DATA_URL) test_file_path = tf.keras.utils.get_file("eval.csv", TEST_DATA_URL) import autokeras as ak # Initialize the structured data classifier. clf = ak.StructuredDataClassifier(max_trials=10) # Try 10 different pipelines. # Feed the structured data classifier with training data. clf.fit( # The path to the train.csv file. x=train_file_path, # The name of the label column. y="survived",epochs=100, verbose=2 ) 以上程序出现错误，tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 186: invalid continuation byte

2023-07-12 上传
你可以尝试修改代码中的文件读取部分，指定所需的编码格式。 3. 检查CSV文件中是否包含特殊字符或不支持的字符。如果有，可以尝试删除或替换这些字符。 如果以上方法都无法解决问题，你可以尝试手动打开CSV文件，并...

下面的这段python代码，哪里有错误，修改一下：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler training_set = pd.read_csv('CX2-36_1971.csv') training_set = training_set.iloc[:, 1:2].values def sliding_windows(data, seq_length): x = [] y = [] for i in range(len(data) - seq_length): _x = data[i:(i + seq_length)] _y = data[i + seq_length] x.append(_x) y.append(_y) return np.array(x), np.array(y) sc = MinMaxScaler() training_data = sc.fit_transform(training_set) seq_length = 1 x, y = sliding_windows(training_data, seq_length) train_size = int(len(y) * 0.8) test_size = len(y) - train_size dataX = Variable(torch.Tensor(np.array(x))) dataY = Variable(torch.Tensor(np.array(y))) trainX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[1:train_size]))) trainY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[1:train_size]))) testX = Variable(torch.Tensor(np.array(x[train_size:len(x)]))) testY = Variable(torch.Tensor(np.array(y[train_size:len(y)]))) class LSTM(nn.Module): def __init__(self, num_classes, input_size, hidden_size, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) c_0 = Variable(torch.zeros( self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)) # Propagate input through LSTM ula, (h_out, _) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) h_out = h_out.view(-1, self.hidden_size) out = self.fc(h_out) return out num_epochs = 2000 learning_rate = 0.001 input_size = 1 hidden_size = 2 num_layers = 1 num_classes = 1 lstm = LSTM(num_classes, input_size, hidden_size, num_layers) criterion = torch.nn.MSELoss() # mean-squared error for regression optimizer = torch.optim.Adam(lstm.parameters(), lr=learning_rate) # optimizer = torch.optim.SGD(lstm.parameters(), lr=learning_rate) runn = 10 Y_predict = np.zeros((runn, len(dataY))) # Train the model for i in range(runn): print('Run: ' + str(i + 1)) for epoch in range(num_epochs): outputs = lstm(trainX) optimizer.zero_grad() # obtain the loss function loss = criterion(outputs, trainY) loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print("Epoch: %d, loss: %1.5f" % (epoch, loss.item())) lstm.eval() train_predict = lstm(dataX) data_predict = train_predict.data.numpy() dataY_plot = dataY.data.numpy() data_predict = sc.inverse_transform(data_predict) dataY_plot = sc.inverse_transform(dataY_plot) Y_predict[i,:] = np.transpose(np.array(data_predict)) Y_Predict = np.mean(np.array(Y_predict)) Y_Predict_T = np.transpose(np.array(Y_Predict))

2023-05-27 上传
super(LSTM, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.num_layers = num_layers self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.seq_length = seq_length self.lstm =...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

2023-07-16 上传
接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。然后，使用加载的模型对图片进行预测，并将预测结果进行后处理，得到二值化的分割结果。最后，将结果保存到指定路径上。 值得注意的是，上述代码中的`...

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl # 导入数据集 df = pd.read_csv("/Users/mengzihan/Desktop/正式有血糖聚类前.csv") data=df.iloc[:,:35] target=df.iloc[:,-1] # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'max_depth':12, 'lambda':10, 'subsample':0.75, 'colsample_bytree':0.75, 'min_child_weight':2, 'eta': 0.025, 'seed':0, 'nthread':8, 'gamma':0.15, 'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测：50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest) # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()

2023-07-07 上传
1. 导入必要的库：`pandas`用于数据处理，`sklearn`中的`metrics`模块用于评价指标，`train_test_split`用于划分训练集和测试集，`xgboost`用于建模，`matplotlib.pyplot`用于画图，`openpyxl`用于读取Excel文件。...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img = cv2.imread(img_path) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 # 保存结果地址 # print(idx) cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save") 分割结果还是不能保存到路径里，请给我的代码修正。指出问题

2023-07-16 上传
tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for idx, img_path in enumerate(tests_path): save_res_path = f'../data/test/test_mask/result_{idx}.png' # 读取图片 img ...
周楷雯
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