Python项目代码阅读【不断更新】

一.数据读取：
　　#数据分割  val_files = np.array_split(list_files, self.n_folds)
　　np.split() 均等分割，不均等会报错
　　np.array_split() 不均等分割，不会报错
　　
　　#训练集和验证集  train_files = np.setdiff1d(list_files, val_files[self.fold_idx])
　　setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False) 在ar1中但不在ar2中的已排序的唯一值。assume_unique表示如果有多个相同的值是否视为同一个。　

　　#交叉验证 20折表示19份作为训练1份作为验证，轮20次，最后所有验证集平均结果作为评判性能指标
　　https://blog.csdn.net/weixin_40475450/article/details/80578943

　　#删除维度 tmp_data = np.squeeze(tmp_data) numpy.squeeze(a,axis = None) 
　　　　1)a表示输入的数组； 2)axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错； 
　　　　3)axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 若axis为空，则删除所有单维度的条目；

　　#加入新维度  tmp_data = tmp_data[:, :, np.newaxis, np.newaxis]
　　np.newaxis 指定位置加入新维度，如x为5*5，x[np.newaxis, ..., np.newaxis, np.newaxis]后变成1*5*5*1*1

　　#加载目录下的所有文件 allfiles = os.listdir(self.data_dir)
　　　　返回该目录下所有文件名的list

　　#数据水平拼接 np.hstack(label_train)
　　　　np.vstack():在竖直方向上堆叠
　　　　np.hstack():在水平方向上平铺


　　#数据按列拼接 np.r_[x_train_data, x_temp] 
　　　　np.r_是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等。
　　　　np.c_是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等。

　　#打乱数据顺序 np.random.shuffle(train_data)
　　训练数据在训练之前一定要打乱顺序


　　#五步加载数据
　　https://blog.csdn.net/rainweic/article/details/95737315

allfiles = os.listdir(self.data_dir)