os.listdir的随机性

最新推荐文章于 2022-09-26 10:53:15 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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Python os.listdir 文件名 排序 目录
关键词由优快云通过智能技术生成

python有一个列出特定目录下所有文件名的函数os.listdir，输入是文件夹名，输出是当前文件夹下所有的文件名，以List的形式展现。

值得注意的是，os.listdir输出的list是无序的，在不同设备下，输出的顺序可能不一样！！！

为了避免这种随机性，可以使用sorted函数进行排序，保证输出的顺序。

import os
listdir = lambda f: sorted(os.listdir(f))
解决python语言里os.listdir(path)乱序问题
huanhuan_Coder的博客
01-09 6772
  刚改了一版代码后发现我测试集的准确率降到4%，顿时感觉毕业遥遥无期，真是跪了orz。后来调试时发现，os.listdir(path)在执行的时候读取的path下的文件不是按照window下的字典序，规律毫无。   在下面的图片中，左边的图片显示的是根目录下的文件夹，右边的是利用下面的语句打印出来的： #path是指根目录 for file_name in os.listdir(path): ...
python列出目录文件_Python列出指定目录下的子目录/文件或者递归列出
weixin_28805935的博客
01-29 2156
1、python只列出当前目录(或者指定目录)下的文件或者目录条目import osfiles,dirs=[],[]for item in os.listdir():if os.path.isfile(item):files.append(item)elif os.path.isdir(item):dirs.append(item)### os.listdir()中可以指定目录，默认为当前目录##...
Python中os.listdir的乱序问题
陨星落云的博客
11-17 1497
在获取训练影像名与标签名，发现训练结果精度很怪。 仔细一检查，发现os.listdir得到的顺序是随机的，它的输出结果并不是按照某种特定顺序来的，这样输出就不是固定的。 解决方法： 采样python中的自带sorted（）函数，简单高效。 imgList = sorted(os.listdir(image_dir)) ...
python随机选择文件_python如何随机读取目录文件
weixin_28989357的博客
01-30 1510
python随机读取目录文件的方法是使用python的模块【random argparse shutil】读取即可，其代码语句为【for x in os.listdir(path),if x.endswith('jpg')】。python随机读取目录文件的方法：使用python模块：random argparse shutilimport argparseparser = argparse.Arg...
python从文件中随机选取,在Python中从目录（包含大量文件）中选择一个随机文件...
weixin_29650949的博客
01-29 632
I have a directory with a large number of files (~1mil). I need to choose a random file from this directory. Since there are so many files, os.listdir naturally takes an eternity to finish.Is there a ...
[天坑]python从文件中读取数据排序_关于os.listdir（）乱序问题
rgl19981212的博客
02-12 1397
朋友问了我一个问题： 为啥他用了os.listdir后图片顺序不对了... 我很好奇 import os def deal(path): file_names = os.listdir(path) c = 0 # 随机获取一张图片的格式 f_first = file_names[0] suffix = f_first.split('.')[-1] # 图片文件的后缀 for file in file_names: os.r
# by 优快云 迪菲赫尔曼 import os import random import shutil def copy_files(src_dir, dst_dir, filenames, extension): os.makedirs(dst_dir, exist_ok=True) missing_files = 0 for filename in filenames: src_path = os.path.join(src_dir, filename + extension) dst_path = os.path.join(dst_dir, filename + extension) # Check if the file exists before copying if os.path.exists(src_path): shutil.copy(src_path, dst_path) else: print(f"Warning: File not found for {filename}") missing_files += 1 return missing_files def split_and_copy_dataset(image_dir, label_dir, output_dir, train_ratio=0.7, valid_ratio=0.15, test_ratio=0.15): # 获取所有图像文件的文件名（不包括文件扩展名） image_filenames = [os.path.splitext(f)[0] for f in os.listdir(image_dir)] # 随机打乱文件名列表 random.shuffle(image_filenames) # 计算训练集、验证集和测试集的数量 total_count = len(image_filenames) train_count = int(total_count * train_ratio) valid_count = int(total_count * valid_ratio) test_count = total_count - train_count - valid_count # 定义输出文件夹路径 train_image_dir = os.path.join(output_dir, 'train', 'images') train_label_dir = os.path.join(output_dir, 'train', 'labels') valid_image_dir = os.path.join(output_dir, 'valid', 'images') valid_label_dir = os.path.join(output_dir, 'valid', 'labels') test_image_dir = os.path.join(output_dir, 'test', 'images') test_label_dir = os.path.join(output_dir, 'test', 'labels') # 复制图像和标签文件到对应的文件夹 train_missing_files = copy_files(image_dir, train_image_dir, image_filenames[:train_count], '.jpg') train_missing_files += copy_files(label_dir, train_label_dir, image_filenames[:train_count], '.txt') valid_missing_files = copy_files(image_dir, valid_image_dir, image_filenames[train_count:train_count + valid_count], '.jpg') valid_missing_files += copy_files(label_dir, valid_label_dir, image_filenames[train_count:train_count + valid_count], '.txt')
03-23
随机划分的随机性控制，比如设置随机种子；以及异常处理，比如文件未找到的情况。不过根据用户提供的引用，可能这些细节在函数中已有处理，但需要根据代码示例来说明。 另外，用户提供的引用[1]提到Caffe的多标签...
``` import os import shutil from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd # 定义源目录路径 source_folder = 'C:/Users\Lenovo\Desktop\crcw不同端12k在0负载下\风扇端' subfolders = ["内圈故障", "球故障"] # 创建目标文件夹结构 target_folders = { 'train': '训练集', 'val': '验证集', 'test': '测试集' } os.makedirs('划分后的数据', exist_ok=True) for key, folder in target_folders.items(): for subfolder in subfolders: path = os.path.join('划分后的数据', folder, subfolder) os.makedirs(path, exist_ok=True) # 遍历每个子文件夹并读取CSV文件 all_data = [] for subfolder in subfolders: folder_path = os.path.join(source_folder, subfolder) files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] # 将所有数据加载到列表中 for file in files: data = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file)) all_data.append((data, subfolder)) # 划分数据集 train_val, test = train_test_split(all_data, test_size=0.2, random_state=42) train, val = train_test_split(train_val, test_size=0.25, random_state=42) # 即最终比例为6:2:2 # 移动文件至对应的目标文件夹 def move_files(data_list, target_dir): for data, label in data_list: filename = f"{label}_{hash(str(data.iloc[0].values))}.csv" # 确保唯一性 save_path = os.path.join(target_folders[target_dir], label, filename) data.to_csv(save_path, index=False) move_files(train, 'train') move_files(val, 'val') move_files(test, 'test') print("数据集已成功划分为训练集、验证集和测试集！")```可以分析一下这段代码吗
最新发布
03-29
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')] # 将所有数据加载到列表中 for file in files: data = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file)) all_data.append((data, ...
以以下代码为基础，绘制图片来 显示数据增强的过程和结果：def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg')) return filp_img def rotation(root_path, img_name): img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度 # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg')) return rotation_img def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色 """ 对图像进行颜色抖动 :param image: PIL的图像image :return: 有颜色色差的图像image """ image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor) # 调整图像的亮度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor) # 调整图像对比度 random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor) # 调整图像锐度 def contrastEnhancement(root_path, img_name): # 对比度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 1.5 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) return image_contrasted def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 1.5 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) return image_brightened def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 1.5 image_colored = enh_col.enhance(color) return image_colored from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import os #import cv2 import numpy as np imageDir="./test/0" #要改变的图片的路径文件夹 saveDir="./new" #要保存的图片的路径文件夹 for name in os.listdir(imageDir): saveName= name[:-4]+"id.jpg" image = Image.open(os.path.join(imageDir, name)) image.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"be.jpg" saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"fl.jpg" saveImage=flip(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"ro.jpg" saveImage=rotation(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))
05-18
- 随机颜色：对图像进行颜色抖动，增加数据的多样性。 - 对比度增强：增加图像的对比度，提高图像的清晰度和鲜明度。 - 亮度增强：增加图像的亮度，使图像更加明亮。 - 颜色增强：增加图像的颜色饱和度，使图像更加...
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05-23 265
一、KNN 原理： 步骤： 数据处理归一化 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 选取与当前点距离最小的k个点 确定k个点所在类别出现的频率，返回频率最高的类别作为当前点的预测分类 def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize=dataSet,shape[0] ##tile函数用来复制一份inX数组的副本 ##dataSet是数据集，我们要求输入数据与数据集的欧氏距离 diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-d
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04-23 8575
最近再做一个项目，需要处理大量的数据（包含又图片和txt格式文件），所以需要用到os.listdir()函数来对文件下的图片或者txt进行处理，但是需要特别注意的是os.listdir()函数虽然是列举的当前文件下的所有文件，但是不一定会列举出原来的顺序！！！ 文件路径下的子文件是这样分布的： 例如： import os if __name__ == '__main__': path = "E:/桌面/rgbLabel-all/" filelist = os.listdi.
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米兔-miny的博客
12-01 5834
1、os模块简介 - 路径操作 2、输出当前路径下所有文件及文件夹 3、遍历指定路径下的文件及子文件夹下的文件 4、搜索指定要求的文件 5、查询文件具体的详细信息 6、利用Python读写文件中的内容 7、创建临时文件和文件夹 8、创建文件夹 9、复制文件和文件夹 10、移动文件和文件夹 11、删除文件或文件夹 12、重命名文件和文件夹 13、读取压缩包 14、解压压缩包 15、创建压缩包
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passer__jw767的博客
09-26 1003
os.listdir()在Windows下测试排序完全不会乱，但在Ubuntu下完全乱了，通过排序进行解决
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qq_44721124的博客
09-18 1853
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午夜小学徒
07-20 2495
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python os.walk()和os.listdir()
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Python对文件进行批量随机重命名
常思考->有目标->重实践->善反思
04-03 2568
http://blog.csdn.net/vipygd/article/details/7959440 最近项目比较紧，项目已经进入后期，那更是紧，测试忙的不可开交，本来是测试人员的任务，而自己又是新人，所以老大交给我一个任务，就是检测开发完成Win8平台的一个项目是否存在内存泄露，使用windows自带的perfmon.msc进行监测，同时记录监测数据，由于测试用例不是很多，所以，就需
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