파이썬 함수 (무관 pytorch)
열거 () 함수
열거 () 함수는, 조합 인덱스 시퀀스로서 (예를 들면,리스트, 문자열 또는 튜플) 데이터 객체를 탐색하는 데 사용되는 일반적으로 루프 (A)에 사용되는 데이터의 목록 및 데이터 표준있다.
- 문법
enumerate(sequence, [start=0])
- 예
>>>seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1)) # 下标从 1 开始
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
>>>seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for i, element in enumerate(seq):
... print i, element
...
0 one
1 two
2 three
기능을 그리기
https://www.cnblogs.com/chaoren399/p/5792168.html 참조
NumPy와 작은 기능
매트()
매트 형 함수는 타겟 데이터 행렬 (매트릭스)로 변환 할 수있다
예 :
import numpy as np
a=[[1,2,3,], [3,2,1]]
print('type(a) is ',type(a))
myMat=np.mat(a)
print('type(myMat) is ',type(myMat))
영업 실적
type(a) is <class 'list'>
type(myMat) is <class 'numpy.matrix'>
제로 (R, C) 和들 (R, C) 和 눈 (N)
제로 (R, C) (C) 0 행렬 × 지정된 치수 (R)를 발생시킨다.
들 (R, C) (C) (1) 행렬 × 지정된 치수 (R)를 발생시킨다.
눈 (N)은 지정된 차원 N × N 행렬을 생성한다.
매트릭스 유형 : numpy.ndarray
(질문 1 : numpy.ndarray 유형 및 numpy.matrix 유형의 차이?
예
import numpy as np
# 生成一个3*2的全0矩阵
myMat1=np.zeros((3,2))
print('zeros = \n',myMat1)
# 生成一个2*3的全0矩阵
myMat2=np.ones((2,3))
print('ones = \n',myMat2)
# 生成一个3*3的单位矩阵
myMat3=np.eye(3)
print('eye = \n',myMat3)
영업 실적
zeros =
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]
ones =
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
eye =
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
tolist
매트릭스가리스트로 변환된다 (목록)
예 :
import numpy as np
x1 = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print('x1 = ',x1)
print(type(x1))
x2=x1.tolist()
print('x2 = ',x2)
print(type(x2))
영업 실적
x1 = [[1 2 3]
[4 5 6]]
<class 'numpy.matrix'>
x2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
<class 'list'>