#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} for key in d: # 默认迭代是key print(key) ''' a c b ''' # 迭代value for value in d.values(): print(value) ''' 3 1 2 ''' for k, v in d.items(): print(k, v) ''' c 3 a 1 b 2 ''' #判断一个对象…

在Python中,迭代是通过for ... in来实现.只要是可迭代的对象都可以用for ... in来进行历遍. 常用的有list.tuple.dict等.举例如下: 列表的迭代: L=[1,2,3,4,5,6,7] for item in L: print(item) 结果输出: 字典的迭代:下面的例子是迭代key,也可以迭代value D={'A':1,'B':2,'C':3,'D':4,'E':5,'F':6,'G':7} for key in D: print(key) 输出结果: 字…

1 描述 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中. 2 语法 enumerate(sequence, [start=0]) sequence -- 一个序列.迭代器或其他支持迭代对象. start -- 下标起始位置. 3 返回值 返回一个enumerate对象 例如: >>> enumerate([]) <enumerate object at 0x7fa21808263…

这篇文章主要介绍 Python 中几个常用的高级特性,用好这几个特性可以让自己的代码更加 Pythonnic 哦 1.生成器 什么是生成器呢?简单来说,在 Python 中一边循环一边计算的机制称为 生成器(generator) 生成器最大的优点在于它支持延迟操作,所谓的延迟操作是指在需要的时候才进行运算产生结果 我们可以使用以下两种方法 创建生成器: 生成器表达式 类似于列表生成式,只需将列表生成式中的中括号替换成圆括号即可 >>> gen = (item for item in ra…

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前…

Python学习笔记(八): 复习回顾 递归函数 内置函数 1. 复习回顾 1. 深浅拷贝 2. 集合 应用: 去重 关系操作:交集,并集,差集,对称差集 操作: 定义 s1 = set('alvin') 添加 s.add() s.update() 删除 s.remove() 关系操作: in , not in == , != 超级,子集 交集 并集 差集 对称差集 3. 函数 特性:代码重用.保持一致性.可扩展性 函数的定义 函数的参数:必备参数.关键字参数.默认参数.不定长参数 函数的返回值…

[python学习笔记]5.条件.循环和其他语句 print: 用来打印表达式,不管是字符串还是其他类型,都输出以字符串输出:可以通过逗号分隔输出多个表达式 import: 导入模块     import somemodule 导入模块 from somemodule import somefuction 导入函数 import math as foobar 导入模块,并使用别名 from math import sqrt as foobar 导入函数,并使用别名 序列解包:将序列赋值给多个变量…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…