原型网络Prototypical Network的python代码逐行解释，新手小白也可学会！！由于工作量大，准备整5个系列完事，-----系列1

文章目录

一、数据集展示
二、代码第一步--导入库与读入训练集和测试集解释
- 1.原始代码如下
- 2.代码解释
总结

一、数据集展示

二、代码第一步--导入库与读入训练集和测试集解释

1.原始代码如下

python 复制代码

import os
import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import csv
os.chdir('E:/重要文档/风电课题相关论文/程序代码/图片分类')
def load_data():
	#验证集
	labels_trainData = {}
	label = 0
	for file in os.listdir('./data/images_background'):
		for dir in os.listdir('./data/images_background/' + file):
			labels_trainData[label] = []
			data = []
			for png in os.listdir('./data/images_background/' + file +'/' + dir):
				image_np = mpimg.imread('./data/images_background/' + file +'/' + dir+'/' +png)
				image_np.astype(np.float64)
				data.append(image_np)
			labels_trainData[label] = np.array(data)
			label += 1
	#测试集
	labels_testData = {}
	label = 0
	for file in os.listdir('./data/images_evaluation'):
		for dir in os.listdir('./data/images_evaluation/' + file):
			labels_testData[label] = []
			data = []
			for png in os.listdir('./data/images_evaluation/' + file +'/' + dir):
				image_np = mpimg.imread('./data/images_evaluation/' + file +'/' + dir+'/' +png)
				image_np.astype(np.float64)
				data.append(image_np)
			labels_testData[label] = np.array(data)
			label += 1
	return labels_trainData,labels_testData

2.代码解释

import os：导入Python的os库。这个库提供了很多与操作系统交互的功能，比如访问文件系统、环境变量等。

import matplotlib.image as mpimg：导入Matplotlib库的image模块，并给它取了一个简短的别名mpimg。Matplotlib是一个用于绘制图表和图像的Python库。

import numpy as np：导入NumPy库，并给它取了一个简短的别名np。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的Python库，广泛应用于科学计算。

import csv：导入Python内置的csv库。这个库提供了用于读写CSV（逗号分隔值）文件的功能。

这些库都是Python进行数据处理、科学计算和数据可视化等任务时常用的库。

这是一个Python脚本，它用于从特定文件夹中加载图像数据，并将这些数据组织为训练集和测试集的形式。以下是每一行代码的解释：

os.chdir('E:/重要文档/风电课题相关论文/程序代码/图片分类')：这行代码将当前工作目录改变为指定的路径，即'E:/重要文档/风电课题相关论文/程序代码/图片分类'。

def load_data():：定义一个名为load_data的函数，该函数用于加载数据。

labels_trainData = {}：初始化一个空字典，用于存储训练集的标签和对应的图像数据。

label = 0：初始化一个变量label为0，该变量用于表示当前处理的类别标签。

for file in os.listdir('./data/images_background'):：遍历文件夹'./data/images_background'中的所有文件。

for dir in os.listdir('./data/images_background/' + file):：对于每个文件，遍历其子文件夹。

labels_trainData[label] = []：在字典labels_trainData中以当前的标签值为键创建一个空列表。

for png in os.listdir('./data/images_background/' + file +'/' + dir):：对于每个子文件夹，遍历其中的所有png图像文件。

image_np = mpimg.imread('./data/images_background/' + file +'/' + dir+'/' +png)：使用mpimg库的imread函数读取图像文件，返回一个numpy数组表示的图像。

image_np.astype(np.float64)：将图像数据转换为浮点数类型。

data.append(image_np)：将处理过的图像数据添加到之前创建的data列表中。

labels_trainData[label] = np.array(data)：将data列表转换为numpy数组，并存储到labels_trainData字典中对应的列表中。

label += 1：更新类别标签的值。

类似的，下面的代码用于处理测试集的数据。它使用与处理训练集相同的结构，但读取的文件夹路径不同。
return labels_trainData, labels_testData：函数返回包含训练集和测试集数据的两个字典。

总结

这段代码的主要目的是从一个特定的文件夹中加载图像数据，并将它们存储为numpy数组，以供后续的深度学习模型训练使用。