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抽出条件が違うからです。
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|処理|抽出条件|
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|:--|:--:|
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内容をみやすく！！！！
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+
抽出条件が違うからです。
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+
|列1|列2|
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+
|:--|:--:|
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|glob.glob|指定したディレクトリ内のjpgファイルのみ|
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+
|os.listdir|指定したディレクトリ内のファイル全て|
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+
`glob.glob`の結果をリストに退避しておけばよいかと。
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+
並び順を保証するソートにも対応したバージョンです。
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最初に対象のファイルをリスト化すればよいかと。
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ソートも対応したバージョンです。Pathlibでsearch_dirとかも変えれると思うので、質問文のプログラムを長く使う予定ならPathlibについて調べてみることをお勧めします。
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```Python
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shutil.move(str(src_file), str(move_dir / str(label)))
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```
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+
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+
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+
`glob.glob`は`Pathlib#glob`で代替できるので、`shutil`や`glob`を使わずに[Pathlib](https://docs.python.jp/3/library/pathlib.html )モジュールに統一することをお勧めいたします。
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`os.listdir`の並び順は保証されていないので、ソートしてくださいな。
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> Error: Destination path './img/img_group/3/.ipynb_checkpoints' already existsError: Destination path './img/img_group/3/.ipynb_checkpoints' already exists
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> feature = np.array([
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> data.imread(path)
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> for path in glob.glob('./img/img_convert/*.jpg')
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> ])
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+
ここではjpgファイルのみを抽出しているのに、for label, path in zip(labels, os.listdir('./img/img_convert')):
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+
は条件をしていしていなからです。
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最初に対象のファイルをリスト化すればよいかと。
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ソートも対応したバージョンです。Pathlibでsearch_dirとかも変えれると思うので、質問文のプログラムを長く使う予定ならPathlibについて調べてみることをお勧めします。
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```Python
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+
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import os
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+
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import shutil
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+
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import numpy as np
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from PIL import Image
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from skimage import data
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+
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from sklearn.cluster import KMeans
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import glob
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+
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+
from pathlib import Path
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+
# 1. 3次元配列の画像データを2次元配列のデータに変換
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search_dir = './img/img_convert'
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# ソート
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+
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+
search_data = sorted(glob.glob(search_dir + '/*.jpg'))
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+
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+
feature = np.array([data.imread(path) for path in search_data])
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+
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+
feature = feature.reshape(len(feature), -1).astype(np.float64)
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+
# 2. 学習(5種類のグループにクラスタリングする)
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model = KMeans(n_clusters=5).fit(feature)
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+
# 3. 学習結果のラベル
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+
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labels = model.labels_
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#
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+
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+
move_dir = Path('./img/img_group/')
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+
# ディレクトリ作成
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+
move_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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for label, path in zip(labels, search_data):
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src_file = Path(search_dir, path)
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shutil.move(str(src_file), str(move_dir / str(label)))
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```
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