python随机将文件里的（npy格式）文件分为两个文件夹

最新推荐文章于 2023-12-23 22:06:29 发布

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分类专栏： python 文章标签：随机打乱文件另存为

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本文介绍如何使用Python将npy格式的文件按照随机方式分成两个文件夹，适用于数据集的随机抽样训练。代码允许灵活地划分文件，并确保文件分布在不同文件夹内。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

有时会将数据集随机提取一部分进行训练。

以下的代码不仅可以将文件夹内的文件随机分为两份，也可以随机分为不同的文件夹，文件夹内的文件也可以不同。

import os
import numpy as np
import shutil
#from sklearn.utils import shuffle

rootdir = ''    #源数据集图像的文件夹的路径
rootdir1 = ''    #源数据集标签的文件夹的路径

a = os.listdir(rootdir)
np.random.shuffle(a)    #将数据集打乱顺序

d = int(len(a)/2)    #将数据集分为两部分，在这里可以根据自己的需要修改
b = a[:d]    #数据集的前半部分
c = a[d:]    #数据集的后半部分

os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的图片部分
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的标签部分
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的图片部分
os.mkdir(os.path.join(''))    #新建文件夹以保存随机数据集的标签部分

for i in b:
    tragetpic_dir_1 = os.path.join('', i)    #随机数据集的图像的路径
    targetlab_dir_1 = os.path.join('', i)    #随机数据集的标签的路径
    oripic_dir_1 = os.path.join('', i)       #原始数据集的图像的路径
    orilab_dir_1 = os.path.join('', i)       #原始数据集的标签的路径
    shutil.copy(oripic_dir_1,