python常用函数讲解 python的基本函数
pytorch 常用函数参数详解
1、torch.cat(inputs, dim=0) - Tensor
专注于为中小企业提供成都做网站、成都网站建设、成都外贸网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业善左免费做网站提供优质的服务。我们立足成都,凝聚了一批互联网行业人才,有力地推动了成百上千企业的稳健成长,帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
参考链接:
[Pytorch] 详解 torch.cat()
Pytorch学习笔记(一):torch.cat()模块的详解
函数作用:cat 是 concatnate 的意思:拼接,联系在一起。在给定维度上对输入的 Tensor 序列进行拼接操作。torch.cat 可以看作是 torch.split 和 torch.chunk 的反操作
参数:
inputs(sequence of Tensors):可以是任意相同类型的 Tensor 的 python 序列
dim(int, optional):defaults=0
dim=0: 按列进行拼接
dim=1: 按行进行拼接
dim=-1: 如果行和列数都相同则按行进行拼接,否则按照行数或列数相等的维度进行拼接
假设 a 和 b 都是 Tensor,且 a 的维度为 [2, 3],b 的维度为 [2, 4],则
torch.cat((a, b), dim=1) 的维度为 [2, 7]
2、torch.nn.CrossEntropyLoss()
函数作用:CrossEntropy 是交叉熵的意思,故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。CrossEntropyLoss 函数是将 torch.nn.Softmax 和 torch.nn.NLLLoss 两个函数组合在一起使用,故而传入的预测值不需要先进行 torch.nnSoftmax 操作。
参数:
input(N, C):N 是 batch_size,C 则是类别数,即在定义模型输出时,输出节点个数要定义为 [N, C]。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是浮点数,即 float32
target(N):N 是 batch_size,故 target 需要是 1D 张量。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是 long,即 int64
例子:
loss = nn.CrossEntropyLoss()
input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True, dtype=torch.float32)
target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
output = loss(input, target)
output
输出为:
tensor(1.6916, grad_fn=NllLossBackward)
Python内置turtle海龟库函数讲解 4
一、海龟状态函数
1、显示海龟
showturtle()或st()
无参数直接调用
2、隐藏海龟
hideturtle()或ht()
无参数直接调用
3、返回海龟的状态(True或False)
isvisible()
无参数直接调用
二、外观函数
1、改变海龟的外形或返回当前海龟形状
shape(name)
默认的参数是:"arrow", "turtle", "circle", "square", "triangle", "classic"。
2、设置海龟尺寸模式
resizemode(rmode)
参数:默认值("auto", "user", "noresize")
3、调整海龟的大小或返回当前大小参数值
shapesize(wid,len,outline)或turtle.sieze(wid,len,outline)
参数 wid 正数 len 正数 outline正数
4、设置或返回当前的剪切因子
shearfactor()
参数: shear 实数
5、设置倾角
settiltangle(angle)
参数:angle角度和海龟朝向不同
6、设置海龟与朝向的夹角
tilt(angle)
Python中冷门但非常好用的内置函数
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型:
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现:
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了,也更容易阅读和维护了。
elements()
返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法,其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符(包括重复字符),并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
输入:words = ["bella", "label", "roller"]
输出:["e", "l", "l"]
输入:words = ["cool", "lock", "cook"]
输出:["c", "o"]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下,发现83个测试用例耗时48ms,速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted(),它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表
对列表升序操作:
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出:[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作:
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出:[9, 6, 4, 1]使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出:['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意:空元组、空列表返回值为True。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list,元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list,存在一个为空的元素
False
all([0, 1,2, 3]) # 列表list,存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple,元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple,存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple,存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反:判断一个tuple或者list是否全为空,0,False。如果全为空,0,False,则返回False;如果不全为空,则返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中,PEP 498提出一种新型字符串格式化机制,被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings,F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数:
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快,比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多,书写起来也更加简单。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~
Python常用函数三有哪些?这7个函数使用频率最高,总算搞明白了
1.1 例如:print(hex(2))案例
1.2 输出函数:print(hex(2))
1.3 输出结果:0x2
1.4 解析说明:返回16进制的数。
2.1 例如:print(chr(10))案例
2.2 输出函数:print(chr(10))
2.3 输出结果:0o12
2.4 解析说明:返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如:print(ord("b"))案例
3.2 输出函数:print(ord("b"))
3.3 输出结果:98
3.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如:print(chr(97))
4.2 输出函数:print(chr(97))
4.3 输出结果:b
4.4 解析说明:返回当前ASCll码的10进制数。
案例一:给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数:print(s.capitalize())
1.2 输出结果:0x2
1.3 解析说明:返回16进制的数。
2.1输出函数:print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果:hello kuang
2.3 解析说明:替换功能,将kitty换成kuang。
2.4 输出函数:print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果:12KK12KK
2.6 解析说明:所有的4都替换成KK
2.7 输出函数:print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果:12KK12KK124
2.9 解析说明:将前两个的4替换成go
案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数:print(ip.split(','))
3.2 输出结果:['192.168.1.1']
3.3 解析说明:将字符串分割成列表
案例一:给你一个字符串,ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数:print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果:['192.168.1.1']
3.5 解析说明:从第二个开始分割成列表
Python的函数都有哪些
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数,是枚举、列举的意思,对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串),enumerate将其组成一个索引序列,利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用*号操作符,可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤,返回迭代器的对象,去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数,如果参数object是classinfo的实例,或者object是classinfo类的子类的一个实例,
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象, 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果,表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表),采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板,通过传入的参数进行格式化,非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列,循环去执行某个操作,Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本,这其实很简单,就像使用import关键字导入任何模块一样。
网页题目:python常用函数讲解 python的基本函数
链接分享:http://hbruida.cn/article/doogdhh.html