• 数据预处理之后,将数据保存到文件中时报错:找不到文件名,如何解决?


    关注 码龄 粉丝数 原力等级 -- 被采纳 被点赞 采纳率 IT入门小白 2024-06-17 20:17 采纳率: 28.9% 浏览 4 首页/ 编程语言 / 数据预处理之后,将数据保存到文件中时报错:找不到文件名,如何解决? python开发语言知识图谱 数据预处理之后,将数据保存到文件中时报错:找不到文件名。代码如下: from data_loader import load_kg, load_ratings, data_split, get_records from tqdm import tqdm import numpy as np def get_ripple_set(train_dict, kg_dict, H, size): np.random.seed(255) ripple_set_dict = {user: [] for user in train_dict} for u in tqdm(train_dict): next_e_list = train_dict[u] replace = len(train_dict[u]) < size indices = np.random.choice(len(train_dict[u]), size, replace=replace) ripple_set_dict[u].append([train_dict[u][i] for i in indices]) for h in range(H): h_head_list = [] h_relation_list = [] h_tail_list = [] for head in next_e_list: if head not in kg_dict: continue for rt in kg_dict[head]: relation = rt[0] tail = rt[1] h_head_list.append(head) h_relation_list.append(relation) h_tail_list.append(tail) if len(h_head_list) == 0: h_head_list = ripple_set_dict[u][-1][0] h_relation_list = ripple_set_dict[u][-1][1] h_tail_list = ripple_set_dict[u][-1][0] else: replace = len(h_head_list) < size indices = np.random.choice(len(h_head_list), size, replace=replace) h_head_list = [h_head_list[i] for i in indices] h_relation_list = [h_relation_list[i] for i in indices] h_tail_list = [h_tail_list[i] for i in indices] ripple_set_dict[u].append((h_head_list, h_relation_list, h_tail_list)) next_e_list = ripple_set_dict[u][-1][2] return ripple_set_dict def get_item_record(item_set, train_records): ripple_sets = dict() for item in item_set: item_ripple_set = {item} for items in train_records.values(): if item in items: item_ripple_set.update(items) ripple_sets[item] = list(item_ripple_set) return ripple_sets def process(data_set_name): data_dir = '../data/' + data_set_name + '/' ratings = load_ratings(data_dir) item_set = set([i[1] for i in ratings]) train_set, eval_set, test_set = data_split(ratings) user_history_dict = get_records(train_set) all_records = user_history_dict.copy() all_records.update(get_item_record(item_set, user_history_dict)) kg_dict, _, _ = load_kg(data_dir) for i in range(1, 7): ripple_set_dict = get_ripple_set(all_records, kg_dict, 4, 2**i) np.save(file='./data/'+data_set_name+'/'+str(2**i) + '_ripple_set_dict.npy', arr=ripple_set_dict) if __name__ == '__main__': # process('job') # process('music') # process('book') # process('ml') process('movie') process('yelp') 报错截图如下:请大家帮忙解答一下,感谢! 展开全部 收起 写回答 好问题 0 提建议 追加酬金 关注问题 微信扫一扫 点击复制链接 分享 邀请回答 编辑 收藏 删除 结题 收藏 举报 追加酬金 (90%的用户在追加酬金后获得了解决方案) 当前问题酬金 ¥ 0 (可追加 ¥500) ¥ 15¥ 20¥ 50¥ 100¥ 200 支付方式 扫码支付 二维码出错 点击刷新 支付金额 15 元 提供问题酬金的用户不参与问题酬金结算和分配 支付即为同意 《付费问题酬金结算规则》 结题 再想想 删除 再等等

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    • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-17 20:17
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      引自免费微信小程序:皆我百晓生

      从提供的信息来看,错误是因为np.save函数尝试保存数据到一个不存在的目录或文件路径。在Python中,使用np.save时,确保目标文件的路径存在是至关重要的。错误信息表明./data/movie/2_ripple_set_dict.npy这个路径是不存在的。

      为了解决这个问题,你需要在尝试保存数据之前创建相应的目录。在Python中,可以使用os模块中的os.makedirs()函数来创建多级目录。修改process函数,在调用np.save前添加创建目录的代码,如下所示:

      import os
      
      def process(data_set_name):
      
          data_dir = '../data/' + data_set_name + '/'
          # ... 其他代码 ...
      
          for i in range(1, 7):
              ripple_set_dict = get_ripple_set(all_records, kg_dict, 4, 2**i)
              # 创建目录
              os.makedirs('./data/'+data_set_name, exist_ok=True)
              # 然后保存文件
              np.save(file='./data/'+data_set_name+'/'+str(2**i) + '_ripple_set_dict.npy', arr=ripple_set_dict)
      

      这里使用了os.makedirs()函数,并设置了参数exist_ok=True,这意味着如果目录已经存在,则不会抛出异常,这可以防止重复创建已存在的目录导致的错误。

      通过上述修改,你的代码应该能够正确地创建所需的目录并保存数据到指定的文件路径,从而避免FileNotFoundError错误。

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      晚上好🌙🌙🌙
      本答案参考ChatGPT-3.5

      这个问题看起来像是在尝试从一个数据集中加载数据,并将其保存到一个文件中。然而,在这个过程中出现了错误。

      错误的原因可能有很多,但以下是一些常见的原因和解决方案:

      1. 文件不存在:这是最常见的错误之一。确保你已经正确地命名了你的文件。你可以使用os模块的exists函数来检查文件是否存在。
      2. 找不到文件名:这可能是由于文件路径不正确或者文件名称包含特殊字符导致的。例如,如果你正在尝试写入的是一个.txt文件,而不是一个名为"recommendation-data.csv"的文件,那么你需要确保文件名是正确的。
      3. 权限问题:如果其他用户有访问该文件的权利,你也需要拥有同样的权限。如果其他人没有权限,他们就无法读取或写入该文件。
      4. 检查数据集名称:确保你正在处理的数据集名称是正确的。在这个例子中,你正在尝试将"movie"这个数据集的一部分添加到数据集中,但是数据集本身并不包含"2_ripple_set_dict.npy"这样的列。因此,你需要确保"movie"数据集包含这两个列,并且他们的顺序正确。

      这些都是一般性的解决方案,具体的解决方案取决于你的具体情况进行调整。如果你仍然遇到问题,我建议你查看相关的文档或者教程以获取更多的帮助。

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    • 阿里嘎多学长 2024-06-17 20:23
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      以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:


      您好!根据您提供的错误信息和代码,问题出现在尝试保存文件时,指定的目录不存在。错误信息是 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './data/movie/2_ripple_set_dict.npy',这意味着程序试图在 ./data/movie/ 目录下创建并写入文件,但这个目录不存在。

      要解决这个问题,您可以在代码中添加一些逻辑来确保所需的目录存在。在 Python 中,您可以使用 os 模块来检查目录是否存在,并在不存在时创建它。以下是修改后的 process 函数,包含了创建目录的代码:

      import os  # 导入os模块
      
      def process(data_set_name):
          data_dir = f'./data/{data_set_name}'  # 使用f-string格式化路径
          os.makedirs(data_dir, exist_ok=True)  # 创建目录,如果目录已存在则忽略错误
      
          # 其余代码保持不变
          # ...
      

      这里使用了 os.makedirs() 函数,它允许您创建包含所有中间目录的完整路径。exist_ok=True 参数表示如果目录已经存在,不会抛出错误。

      另外,注意您的代码中 data_dir 变量的赋值和使用可能存在不一致。在 np.save 调用中,您使用了硬编码的路径 './data/' + data_set_name + '/',但在 process 函数中定义了 data_dir 变量。建议在整个函数中使用 data_dir 变量来保持一致性,例如:

      def process(data_set_name):
          data_dir = f'./data/{data_set_name}'  # 定义数据目录路径
          os.makedirs(data_dir, exist_ok=True)  # 确保目录存在
      
          # 使用data_dir变量构建文件保存路径
          for i in range(1, 7):
              file_path = os.path.join(data_dir, f'{2**i}_ripple_set_dict.npy')
              np.save(file=file_path, arr=ripple_set_dict)
      

      使用 os.path.join() 可以确保路径在不同操作系统中都能正确构建,避免因路径分隔符不同而导致的问题。

      希望这些修改能帮助您解决问题!如果还有其他问题,欢迎继续提问。

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  • 原文地址:https://ask.csdn.net/questions/8119987