import csv
import sys
import glob
import os
import numpy as np
import pandas as pd
# with open('1.csv') as csv_file:
# row = csv.reader(csv_file, delimiter = ',')
# next(row)
input_path='./den/3.csv'
den = pd.read_csv(input_path, sep=',',header=None).values
den = den.astype(np.float32, copy=False)
gt = np.sum(den)
print(gt)
# # output_file=sys.argv[2]
# # #定义三个标题,分别代表 文件名,总和,平均值
# # header_list=['filename','total_sales','average_sales']
# # csv_out_file=open(output_file,'a',newline='')
# # filewriter=csv.writer(csv_out_file)
# # filewriter.writerow(header_list)
# #开始循环,找到对应路径下的文件
# with open(input_path,'r',newline='') as csv_in_file:
# filereader=csv.reader(csv_in_file)
# # output_list=[]
# # output_list.append(os.path.basename(input_file))
# header=next(filereader)
# total_sales=0.0
# number_of_sales=0.0
# #通过循环找出每一行对应的数字来进行求和和平均值
# for row in filereader:
# sale_amount=row[3]
# print(sale_amount)
# #求和
# total_sales+=float(str(sale_amount).strip('$').replace(',',''))
# number_of_sales+=1
# print(total_sales)
#求平均值
# average_sales='{0:.2f}'.format(total_sales/number_of_sales)
# output_list.append(total_sales)
# output_list.append(average_sales)
# filewriter.writerow(output_list)
# csv_out_file.close()
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crowd
rename.py 447B
get_density_map_autogaussian.m 3KB
den_img
mat
den
build_datasets.m 2KB
csv
tocsv.m 1KB
img
标注工具使用说明.md 783B
build_datasets.m~ 3KB
calculate_num.py 1KB
todenmapimg.m 2KB
get_density_map_gaussian.m 1KB
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