Python의 시퀀스 작업에 대한 예제 코드 공유
이 글은 주로 Python 프로그래밍의 시퀀스 연산을 소개하고, Python 시퀀스의 기능, 관련 기능 및 구체적인 사용 기술을 예제 형식으로 분석합니다. 도움이 필요한 친구들은 참고할 수 있습니다.
이 글은 Python 프로그래밍의 시퀀스 연산을 설명합니다. 예를 들어. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다:
#coding=utf8 ''''' 序列类型有着相同的访问模式:它的每一个元素可以通过指定一个偏移量的方式得到。 可以通过切片操作一次获得多个元素。 序列的下标偏移量是从0开始到总元素数减一结束。 标准类型操作符一般都能试用与所有的序列类型。 序列类型操作符: --------------------------------------------------------------------------- 序列操作符 作用 --------------------------------------------------------------------------- seq[ind] 获得下标为ind的元素 seq[ind1:ind2] 获得下标从ind1到ind2间的元素集合 seq * expr 序列重复expr次 seq1+seq2 连接序列seq1和seq2 obj in seq 判断obj元素是否包含在seq中 obj not in seq 判断obj元素是否不包含在seq中 --------------------------------------------------------------------------- 切片操作符在Python中的原型是:[start:stop:step] 即:[开始索引:结束索引:步长值] 开始索引:同其它语言一样,从0开始。序列从左向右方向中,第一个值的索引为0,最后一个为-1 结束索引:切片操作符将取到该索引为止,不包含该索引的值。 步长值:默认是一个接着一个切取,如果为2,则表示进行隔一取一操作。步长值为正时表示从左向右取,如果为负,则表示从右向左取。步长值不能为0。 切片索引的语法比简单的单一元素索引灵活的多。开始和结束索引值可以超过字符串的长度。 函数原型:range(start, end, scan): 参数含义:start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0, 5); end:计数到end结束,但不包括end.例如:range(0, 5) 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5 scan:每次跳跃的间距,默认为1。例如:range(0, 5) 等价于 range(0, 5, 1) 序列类型转换工厂函数: ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 函数 含义 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- list(iter) 把可迭代对象转换为列表 str(obj) 把obj对象转换成字符串(对象的字符串表示法) unicode(obj) 把对象转换成Unicode字符串(使用默认编码) basestring() 抽象工厂函数,是str和unicode的父类,不能实例化不能调用 tuple(iter) 把一个可迭代对象转换成一个元组对象 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 序列类型可用的内建函数: ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 函数名 功能 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- enumerate(iter) 接受可迭代对象作为参数,返回一个enumerate对象,该对象生成 由iter每个元素的index值和item值组成的元组。 len(seq) 返回seq的长度 max(iter,key=None) or max(arg0,arg1....,key=None) 返回iter或(arg0,arg1,...)中的最大值,如果指定key,key必须是 一个可以传给sort()方法的,用于比较的回调函数 min(iter,key=None) or min(arg0,arg1....,key=None) 返回iter或(arg0,arg1,...)中的最小值,如果指定key,key必须是 一个可以传给sort()方法的,用于比较的回调函数 reversed(seq) 接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器 sorted(iter,func=None, key=None,reverse=False) 接受一个可迭代对象作为参数,返回一个有序的列表;可选参数func,key 和reverse的含义跟list.sort()内建函数的参数含义一样。 sum(seq,init=0) 返回seq和可选参数init的总和,其效果等同于reduce(operator.add,seq,init) zip([it0,it1,...itN]) 返回一个列表,其第一个元素是it0,it1,...这些元素的第一个元素组成一个元组, 第二个...类推 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ''' class sequenceClass(object): def __init__(self): '''''定义个整数序列表''' self.intSeq=[1,2,5,8,95,456,236,458,95,62,63,64,77] '''''定义个浮点数序列表''' self.floatSeq=[0.33,2.56,45.23,45.33,46.789,23.00] '''''定义个字符串序列表''' self.strSeq=["hello","double","floatNumer","ewang"] #输出初始化序列内容 def outInitData(self): print "初始化整数序列表:",self.intSeq print "初始化浮点数序列表:",self.floatSeq print "初始化字符串序列表:",self.strSeq #使用序列类型操作符 def sequenceTypeOper(self): #获取序列中第几个元素值,下表从0开始 print "整数列表第%d元素的值是%d " %(3,self.intSeq[2]) #获取序列中第几个到第几个的之间元素的集合(从左向右) print "浮点列表%d--%d之间元素列表:%r" %(1,5,self.floatSeq[1:5]) #倒数%d---%d之间的数据集合(从右向左) print "浮点列表%d--%d之间元素列表:%r" %(-1,-5,self.floatSeq[-5:-1]) #使用切片对序列逆序 print "输出逆序的字符串序列:",self.strSeq[::-1] #使用切片获取奇数位数据列表 print "输出整数列表奇数数位元素列表:" ,self.intSeq[::2] #使用切片获取偶数位数据列表 print "输出整数列表偶数位元素列表:",self.intSeq[1:-1:2] #序列重复2次 print "字符串序列重复2次并输出:",self.strSeq*2 #连接整数序列和浮点数序列 print "连接整数序列和浮点数序列",self.intSeq+self.floatSeq #判断某个元素会否包含在序列中 if 5 in self.intSeq: print "输出序列intSeq:",self.intSeq #判断某个元素不包含在序列中 if "home" not in self.strSeq: print "输出序列strSeq:",self.strSeq def sliceIndexUse(self): #切片索引的开始和结束索引值可以超过序列的长度 print "输出strSeq序列:",self.intSeq[-100:100] #使用range函数操作字符串 #每次都把位于最后一个字符删掉 #无法输出str这个字符串 ind=-1 strg=self.strSeq[2] print "要操作的字符串(strg)是 :",strg for ind in range(-1,-len(strg),-1): print strg[:ind], #使用None作为索引值,可以从第一个遍历到最后一个元素 s=self.strSeq[-1] print "\n要操作的字符串(s)是 :",s for i in [None]+range(-1,-len(s),-1): print s[:i], def useTypeConver(self): iterObj="hello ewang" inter=45454 print "\n使用类型转换函数前的iterObj类型 :",type(iterObj) print "使用类型转换函数前的inter类型 :",type(inter) #使用list类型转换函数 print "使用list转换函数后的变量类型:",type(list(iterObj)) #使用str把对象转换为字符串类型 print "使用str函数把变量inter转换为字符串类型:",type(str(inter)) #使用unicode函数转换为Unicode字符串 print "使用unicode函数把变量iterObj转换为Unicode类型:",type(str(iterObj)) #使用tuple函数转换为一个元组对象 print "使用tuple函数把变量iterObj转换为元组类型:",type(tuple(iterObj)) def useSequencBIF(self): #调用enumerate内建函数 print "使用enumerate函数:",enumerate(self.strSeq) #调用len函数 print "使用len函数:",len(self.strSeq) #调用max求最大值 print "使用max函数求序列的最大值:",max(self.intSeq) print "使用max函数求参数的最大值:",max(1,2,5,8,95,456) #调用min求最小值 print "使用min函数求序列的最小值:",min(self.floatSeq) print "使用min函数求参数的最小值:",min(0.33,2.56,45.23) #调用reversed函数对序列进行逆序 print "使用reversed函数对序列intSeq逆序:",reversed(self.intSeq) #调用sorted函数对序列进行排序 print "调用sorted函数对序列strSeq进行排序:",sorted(self.strSeq) #调用sum对序列进行求和 print "调用sum函数对序列intSeq进行求和",sum(self.intSeq) #调用zip返回一个元组列表 print "调用zip函数对list操作返回一个元组列表:",zip(self.strSeq,self.strSeq) def run(self): self.outInitData() self.sequenceTypeOper() self.sliceIndexUse() self.useTypeConver() self.useSequencBIF() def test(): #创建一个对象实例 seq=sequenceClass() seq.run() if __name__=="__main__": test()
실행 결과:
위 내용은 Python의 시퀀스 작업에 대한 예제 코드 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

Centos의 최신 버전으로 Pytorch를 업데이트하면 다음 단계를 수행 할 수 있습니다. 방법 1 : PIP를 사용하여 PIP 업데이트 : 먼저 PIP의 PIP 버전이 최신 버전의 PyTorch를 제대로 설치하지 못할 수 있기 때문에 PIP가 최신 버전인지 확인하십시오. PipinStall-UpgradePip Unin Incalls of Pytorch (설치된 경우) : PipuninStalltorchtorchvisiontorchaudio 설치 최신 정보

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점
