如何从基于 python 文件夹名称列表的目录中获取 select 文件夹？

Question

我有一个文件夹名称列表 - “df_train_pos_list”

我想遍历一个目录和 select 个具有这些名称的文件夹，并将它们添加到另一个列表 - “train_images”

到目前为止，我尝试过的方法不起作用：

train_images = []
train_labels = []

for i in df_train_pos_list:
    for currentpath, folders, files in os.walk('D:\Arm C Deep Learning\SH_OCTAPUS\Train'):
        for file in files:
            if i in currentpath:
                train_images.append('D:\Arm C Deep Learning\SH_OCTAPUS\Train' + file)
                train_labels.append(1)
            else:
                train_images.append('D:\Arm C Deep Learning\SH_OCTAPUS\Train' + file)
                train_labels.append(0)
train_labels = np.asarray(train_labels, dtype=np.int64)
print(train_labels)
np.unique(train_labels, return_counts='TRUE')

Answer 1

有点不确定你是想将文件夹路径添加到列表还是文件夹中的单个文件到你的列表，但下面的代码片段会将文件夹路径添加到你的trains_list 。 需要更多关于您想要从 label 中获得什么的详细信息才能添加。

import os
df_train_pos_list =[]
train_images = []
#train_labels = []
root = 'D:\Arm C Deep Learning\SH_OCTAPUS\Train'
for f in os.listdir(root):
    if f in df_train_pos_list:
        train_label = 1
    else:
        train_label = 0
    train_images.append((os.path.join(root,f),train_label)) #this will add your folder file path to train images

for folder, label in train_images:
    if label==1:
        #do something here

Answer 2

据我了解，您正在尝试生成 2 个列表：一个包含 "D:\Arm C Deep Learning\SH_OCTAPUS\Train" 中的所有路径，另一个包含 0 和 1，具体取决于路径是否在df_train_pos_list中。

这应该可以解决问题：

from pathlib import Path

df_train_pos_list = []
train_images = []
train_labels = []
df_train_pos_set = set(df_train_pos_list)

for path in Path("D:\Arm C Deep Learning\SH_OCTAPUS\Train").glob("*"):
    train_images.append(path)
    train_labels.append(1 if path.name in df_train_pos_set else 0)

有几点需要注意：

• pathlib是处理文件系统的最佳实践。
• 我正在从您的df_train_pos_list创建一个set以提高复杂性。 从list创建set需要 O(N) 时间复杂度，但检查路径是否在set中需要 O(1)，而使用list需要 O(N)。