数据：（姓名，姓别，年龄 ，分数）
形为：打印信息
'''
class Studons:
def __init__(self,name,xibie,nianling,fenshu):
self.name=name
self.xibie=xibie
self.nianling=nianling
self.fenshu=fenshu
def dayin(self):
print("姓名：%s,性别：%s,年龄：%d,分数：%d"%(self.name,self.xibie,self.nianling,self.fenshu))
list_stud_xi=[]
while True:
qr=input("y继续，n退出")
if qr=="y":
name=input("请输入学生姓名：")
xingbie = input("请输入学生性别：")
nianli=int(input("请输入学生年龄："))
fenshu=int(input("请输入学生分数："))
stu = Studons(name, xingbie, nianli, fenshu)#stu储存的是类变量数据。
list_stud_xi.append(stu)#列表元素是类变量数据。
else:
break
for str in list_stud_xi:
str.dayin()
one=list_stud_xi[0]
one.dayin()
one.name="李刚"
one.fenshu=78
print(one.name,one.fenshu)
创建一个宠物 Pet 类，根据该类创建的每个实例都将存储名字和物种，赋予每个宠物吃饭（eat()）和睡觉（sleep()）的能力：
根据类创建实例
调用方法
给上面的例子进行补充，设置一个宠物到家的初始时间默认值为 0，对某个属性设定默认值可以不提供形参。
调用一下read_time()
增加一个 update_time() 的方法，指定初始时间
调用
新增一个 increment_time() 方法，表示较初始值而言增加的时间
调用
一个类继承另一个类时，它将自动获得另一个类的所有属性和方法；原有的类称为父类，而新类称为子类。子类继承了其父类的所有属性和方法，同时还可以定义自己的属性和方法。
创建一个 Cat 类，继承 Pet 的属性，同时可以定义 Cat 特有的属性。
调用
如果子类中的某些属性与父类不一样，可以在子类新建方法重新定义来改写父类。
类的导入和函数的导入相同。
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首页 >脚本专栏 >python >python 花卉识别系统
用python搭建一个花卉识别系统
2021-06-19 15:31:19 作者：python研究者
这学期修了一门机器视觉的选修课，课设要是弄一个花卉识别的神经网络，所以我网上找了开源代码进行了修改，最后成功跑起来，结果只有一个准确率（94%）既然都跑了这个神经网络的代码，那么干脆就把这个神经网络真正的使用起来，把这个神经网络弄成一个可视化界面
一.开源神经网络(AlexNet)
1.获取数据集
使用步骤如下：
* （1）在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"
* （2）点击链接下载花分类数据集download.tensorflow.org/example\_im…
* （3）解压数据集到flower_data文件夹下
* （4）执行"split_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val
split_data.py
import os
from shutil import copy, rmtree
import random
def mk_file(file_path: str):
if os.path.exists(file_path):
# 如果文件夹存在，则先删除原文件夹在重新创建
rmtree(file_path)
os.makedirs(file_path)
def main():
# 保证随机可复现
random.seed(0)
# 将数据集中10%的数据划分到验证集中
split_rate = 0.1
# 指向你解压后的flower_photos文件夹
cwd = os.getcwd()
data_root = os.path.join(cwd, "flower_data")
origin_flower_path = os.path.join(data_root, "flower_photos")
assert os.path.exists(origin_flower_path)
flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)
if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]
# 建立保存训练集的文件夹
train_root = os.path.join(data_root, "train")
mk_file(train_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(train_root, cla))
# 建立保存验证集的文件夹
val_root = os.path.join(data_root, "val")
mk_file(val_root)
for cla in flower_class:
# 建立每个类别对应的文件夹
mk_file(os.path.join(val_root, cla))
for cla in flower_class:
cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)
images = os.listdir(cla_path)
num = len(images)
# 随机采样验证集的索引
eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))
for index, image in enumerate(images):
if image in eval_index:
# 将分配至验证集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(val_root, cla)
copy(image_path, new_path)
else:
# 将分配至训练集中的文件复制到相应目录
image_path = os.path.join(cla_path, image)
new_path = os.path.join(train_root, cla)
copy(image_path, new_path)
print("\r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="") # processing bar
print()
print("processing done!")
if __name__ == '__main__':
main()
