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6、python集合,深浅copy

集合,深浅copy 一、集合 集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的。以下是集合最重要的两点: 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了。 关系测试,测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系。 1、集合的创建 set1 = set({1,2,'barry'}) set2 = {1,2,'barry'} print(set1,set2) # {1, 2, 'barry'} {1, 2, 'barry'} 2、集合的增 set1 = {'alex','wusir','ritian','egon','barry'} set1.add('景女神') print(set1) #update:迭代着增加 set1.update('A') print(set1) set1.update('老师') print(set1) set1.update([1,2,3]) print(set1) 3、集合的删 set1 = {'alex','wusir','ritian','egon','barry'} set1.remove('alex') # 删除一个元素 print(set1) set1.pop() # 随机删除一个元素 print(set1) set1.clear() # 清空集合 print(set1) del set1 # 删除集合 print(set1) 4、集合的其他操作: 4.1 交集(& 或者 intersection) set1 = {1,2,3,4,5} set2 = {4,5,6,7,8} print(set1 & set2) # {4, 5} print(set1.intersection(set2)) # {4, 5} 4.2 并集(| 或者 union) set1 = {1,2,3,4,5} set2 = {4,5,6,7,8} print(set1 | set2) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8} print(set2.union(set1)) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8} 4.3 差集(- 或者 difference) set1 = {1,2,3,4,5} set2 = {4,5,6,7,8} print(set1 - set2) # {1, 2, 3} print(set1.difference(set2)) # {1, 2, 3} 4.4反交集 (^ 或者 symmetric_difference) set1 = {1,2,3,4,5} set2 = {4,5,6,7,8} print(set1 ^ set2) # {1, 2, 3, 6, 7, 8} print(set1.symmetric_difference(set2)) # {1, 2, 3, 6, 7, 8} 4.5子集与超集 set1 = {1,2,3} set2 = {1,2,3,4,5,6} print(set1 < set2) print(set1.issubset(set2)) # 这两个相同,都是说明set1是set2子集。 print(set2 > set1) print(set2.issuperset(set1)) # 这两个相同,都是说明set2是set1超集。 5、frozenset不可变集合,让集合变成不可变类型 s = frozenset('barry') print(s,type(s)) # frozenset({'a', 'y', 'b', 'r'}) <class 'frozenset'> 二、深浅copy 1、先看赋值运算 l1 = [1,2,3,['barry','alex']] l2 = l1 l1[0] = 111 print(l1) # [111, 2, 3, ['barry', 'alex']] print(l2) # [111, 2, 3, ['barry', 'alex']] l1[3][0] = 'wusir' print(l1) # [111, 2, 3, ['wusir', 'alex']] print(l2) # [111, 2, 3, ['wusir', 'alex']] 对于赋值运算来说,l1与l2指向的是同一个内存地址,所以他们是完全一样的。 2、浅拷贝copy l1 = [1,2,3,['barry','alex']] l2 = l1.copy() print(l1,id(l1)) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2380296895816 print(l2,id(l2)) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2380296895048 l1[1] = 222 print(l1,id(l1)) # [1, 222, 3, ['barry', 'alex']] 2593038941128 print(l2,id(l2)) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2593038941896 l1[3][0] = 'wusir' print(l1,id(l1[3])) # [1, 2, 3, ['wusir', 'alex']] 1732315659016 print(l2,id(l2[3])) # [1, 2, 3, ['wusir', 'alex']] 1732315659016 对于浅copy来说,第一层创建的是新的内存地址,而从第二层开始,指向的都是同一个内存地址,所以,对于第二层以及更深的层数来说,保持一致性 3、深拷贝deepcopy import copy l1 = [1,2,3,['barry','alex']] l2 = copy.deepcopy(l1) print(l1,id(l1)) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2915377167816 print(l2,id(l2)) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2915377167048 l1[1] = 222 print(l1,id(l1)) # [1, 222, 3, ['barry', 'alex']] 2915377167816 print(l2,id(l2)) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2915377167048 l1[3][0] = 'wusir' print(l1,id(l1[3])) # [1, 222, 3, ['wusir', 'alex']] 2915377167240 print(l2,id(l2[3])) # [1, 2, 3, ['barry', 'alex']] 2915377167304 对于深copy来说,两个是完全独立的,改变任意一个的任何元素(无论多少层),另一个绝对不改变。

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12.2、python内置函数—format

内置函数——format 说明: 1. 函数功能将一个数值进行格式化显示。 2. 如果参数format_spec未提供,则和调用str(value)效果相同,转换成字符串格式化。 >>> format(3.1415936)'3.1415936'>>> str(3.1415926)'3.1415926' 3. 对于不同的类型,参数format_spec可提供的值都不一样 #字符串可以提供的参数,指定对齐方式,<是左对齐, >是右对齐,^是居中对齐print(format('test', '<20'))print(format('test', '>20'))print(format('test', '^20'))#整形数值可以提供的参数有 'b' 'c' 'd' 'o' 'x' 'X' 'n' None>>> format(3,'b') #转换成二进制'11'>>> format(97,'c') #转换unicode成字符'a'>>> format(11,'d') #转换成10进制'11'>>> format(11,'o') #转换成8进制'13'>>> format(11,'x') #转换成16进制 小写字母表示'b'>>> format(11,'X') #转换成16进制 大写字母表示'B'>>> format(11,'n') #和d一样'11'>>> format(11) #默认和d一样'11'#浮点数可以提供的参数有 'e' 'E' 'f' 'F' 'g' 'G' 'n' '%' None>>> format(314159267,'e') #科学计数法,默认保留6位小数'3.141593e+08'>>> format(314159267,'0.2e') #科学计数法,指定保留2位小数'3.14e+08'>>> format(314159267,'0.2E') #科学计数法,指定保留2位小数,采用大写E表示'3.14E+08'>>> format(314159267,'f') #小数点计数法,默认保留6位小数'314159267.000000'>>> format(3.14159267000,'f') #小数点计数法,默认保留6位小数'3.141593'>>> format(3.14159267000,'0.8f') #小数点计数法,指定保留8位小数'3.14159267'>>> format(3.14159267000,'0.10f') #小数点计数法,指定保留10位小数'3.1415926700'>>> format(3.14e+1000000,'F') #小数点计数法,无穷大转换成大小字母'INF'#g的格式化比较特殊,假设p为格式中指定的保留小数位数,先尝试采用科学计数法格式化,得到幂指数exp,如果-4<=exp<p,则采用小数计数法,并保留p-1-exp位小数,否则按小数计数法计数,并按p-1保留小数位数>>> format(0.00003141566,'.1g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留0位小数点'3e-05'>>> format(0.00003141566,'.2g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留1位小数点'3.1e-05'>>> format(0.00003141566,'.3g') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留2位小数点'3.14e-05'>>> format(0.00003141566,'.3G') #p=1,exp=-5 ==》 -4<=exp<p不成立,按科学计数法计数,保留0位小数点,E使用大写'3.14E-05'>>> format(3.1415926777,'.1g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小数计数法计数,保留0位小数点'3'>>> format(3.1415926777,'.2g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小数计数法计数,保留1位小数点'3.1'>>> format(3.1415926777,'.3g') #p=1,exp=0 ==》 -4<=exp<p成立,按小数计数法计数,保留2位小数点'3.14'>>> format(0.00003141566,'.1n') #和g相同'3e-05'>>> format(0.00003141566,'.3n') #和g相同'3.14e-05'>>> format(0.00003141566) #和g相同'3.141566e-05'

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用Python 进行深度学习

人脑模拟 深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元,它们之间有数万个连接。很多情况下,深度学习算法和人脑相似,因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元(神经元),这些编译单元(神经元)在独立的情况下都不太智能,但是当他们相互作用时就会变得智能。 我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索,你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像。-杰弗里·辛顿 神经元 神经网络的基本构建模块是人工神经元,它模仿了人类大脑的神经元。这些神经元是简单、强大的计算单元,拥有加权输入信号并且使用激活函数产生输出信号。这些神经元分布在神经网络的几个层中。 inputs 输入 outputs 输出 weig

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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