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# -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np import pandas as pd import h6py import pylab import matplotlib.pyplot as plt trainpath = str('C:/Users/49691/Desktop/数据集/train/') testpath = str('C:/Users/49691/Desktop/数据集/test/') n_tr = len(os.listdir(trainpath)) print('num of training files: ', n_tr) train_labels = pd.read_csv('C:/Users/49691/Desktop/数据集/sample_submission.csv') train_labels.head() from skimage import io, transform x = np.empty(shape=(n_tr, 224, 224, 3)) y = np.empty(n_tr) labels = train_labels.invasive.values name = train_labels.name.values permutation=np.random.permutation(name.shape[0]) print(permutation) print(labels[permutation]) save_data = pd.DataFrame({'name':permutation,'invasive':labels[permutation]}) save_data.to_csv('C:/Users/49691/Desktop/数据集/b.csv') for k,v in enumerate(np.random.permutation(n_tr)): print(k,v) path = '{0}{1}.jpg'.format(trainpath, v) tr_im = io.imread(path) x[k] = transform.resize(tr_im, output_shape=(224, 224, 3)) y[k] = float(labels[v-1])
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