Python零基础学习笔记(二十)—— tuple元组
#创建空元组 tuple1 = () print(tuple1) #创建带有元素的元组 tuple2 = (1, 2, 3, "jjking", True) #元素类型可以不同 print(tuple2) #定义只有1 个元素的元组 tuple3 = (1 ) #后面必须加逗号 print(tuple3) print(type(tuple3)) ''' 元组元素的访问 格式: 元组名[下标] 注意:下标不能越界 ''' tuple4 = (1, 2, 3, 4, 5) print(tuple4[3]) #获取最后一个元素 print(tuple4[-1]) #获取倒数第二个元素 print(tuple4[-2]) #修改元组,实际上修改的是元素里面的数据 tuple5 = (1, 2, 3, 4, [1, 2, 3], 5) print(tuple5) tuple5[4][2] = 4 print(tuple5) #删除元组 del tuple5 #print(tuple5) 因为被删除了所以打印不出来,会报错 #元组的操作 t1 = (1 ,2, 3, 4) t2 = (5, 6) t3 = t1 + t2 print(t3) #元组重复 print(t3 *3) #判断元素是否在元组中 print( 3 in t3) #元组的截取 #格式:元组名[ 开始下标:结束下标 ] #从开始下标开始截取,到结束下标之前,默认从头到尾 print(t3[1:4]) #二维元组:元素为一维元组的元组 t4 = ((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)) print(t4) print(t4[2][1]) '''元组的方法''' #len() 返回元组中元素的个数 print(len(t4)) #max() 返回元组中的最大值 print(max(t1)) #min() 返回元祖中的最小值 print(min(t1)) #列表转元组 list2 = [1, 2, 3, 4, 5] t5 = tuple(list2) print(t5) #元组转列表 list1 = list(t3) print(list1) ''' 一旦初始化元组里面的元素就不能修改了 和列表的区别就是不可变 这就提高了数据的安全性 所以说能用元组尽量用元组 ''' #元组的遍历 for i in (1, 2, 3, 4,5): print(i)
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PyTorch可视化理解卷积神经网络
如今,机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99%级别的准确率。生活中,我们每天都会运用到这一点,比如,智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经网络——卷积神经网络(CNN)。如果你是一个深度学习爱好者,你可能早已听说过这种神经网络,并且可能已经使用一些深度学习框架比如caffe、TensorFlow、pytorch实现了一些图像分类器。然而,这仍然存在一个问题:数据是如何在人工神经网络传送以及计算机是如何从中学习的。为了从头开始获得清晰的视角,本文将通过对每一层进行可视化以深入理解卷积神经网络。 卷积神经网络 在学习卷积神经网络之前,首先要了解神经网络的工作原理。神
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Python零基础学习笔记(二十一)—— dict字典
''' 概述: 使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度 key的特性: 1、字典中的key必须唯一,一个字典可以存储多个键值对 2、key必须是不可变的对象 3、字符串、整数等都是不可变的,可以作为key 4、list是可变的,不能作为key ''' ''' 保存多位学生成绩 使用字典,学号为key,学生成绩作为值 ''' dict1 = {"1101":60, "1102":80} print(dict1) #元素的访问 #获取: 字典名[key] print(dict1["1102"]) print(dict1.get("1103")) ret = dict1.get("1103") if ret ==None: print("不存在!") else: print("存在!") #添加 dict1["1103"] = 90 #因为一个key对应一个value,所以,多次对一个key的value赋值,其实就是修改值 dict1["1101"] = 70 print(dict1) #删除 dict1.pop("1102") print(dict1) #遍历 for k...
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