python中size和count的区别
Python中count()方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。count()方法语法:
str.count(sub, start= 0,end=len(string));size()函数主要是用来统计矩阵元素个数,或矩阵某一维上的元素个数的函数。
count()
参数
sub -- 搜索的子字符串start -- 字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符,第一个字符索引值为0。end -- 字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。默认为字符串的最后一个位置。
返回值
该方法返回子字符串在字符串中出现的次数。
实例
以下实例展示了count()方法的实例:
#!/usr/bin/python str = "this is string example....wow!!!"; sub = "i"; print "str.count(sub, 4, 40) : ", str.count(sub, 4, 40) sub = "wow"; print "str.count(sub) : ", str.count(sub)
以上实例输出结果如下:
str.count(sub, 4, 40) : 2 str.count(sub, 4, 40) : 1
count():计算包含对象个数
[1,1,1,2].count(1),返回值为3
‘asddf’.count(‘d’),返回值为2
相关推荐:《Python视频教程》
size()
参数
numpy.size(a, axis=None)
a:输入的矩阵
axis:int型的可选参数,指定返回哪一维的元素个数。当没有指定时,返回整个矩阵的元素个数。
例子
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> np.size(a) 6 >>> np.size(a,1) 3 >>> np.size(a,0) 2
axis的值没有设定,返回矩阵的元素个数:axis = 0,返回该二维矩阵的行数 ,axis = 1,返回该二维矩阵的列数。
注:第二个参数axis从0开始,不是从1开始
size()是numpy模块中才有的函数。
size():计算数组和矩阵所有数据的个数 。
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.size(a),返回值为 6。
np.size(a,1),返回值为 3。
size既可以作为函数,也可以作为ndarray的属性。
a.size,返回值为 6。
以上是python中size和count的区别的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

MinIO对象存储:CentOS系统下的高性能部署MinIO是一款基于Go语言开发的高性能、分布式对象存储系统,与AmazonS3兼容。它支持多种客户端语言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文将简要介绍MinIO在CentOS系统上的安装和兼容性。CentOS版本兼容性MinIO已在多个CentOS版本上得到验证,包括但不限于:CentOS7.9:提供完整的安装指南,涵盖集群配置、环境准备、配置文件设置、磁盘分区以及MinI

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所

在CentOS系统上安装PyTorch,需要仔细选择合适的版本,并考虑以下几个关键因素:一、系统环境兼容性:操作系统:建议使用CentOS7或更高版本。CUDA与cuDNN:PyTorch版本与CUDA版本密切相关。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1则需要CUDA11.3。cuDNN版本也必须与CUDA版本匹配。选择PyTorch版本前,务必确认已安装兼容的CUDA和cuDNN版本。Python版本:PyTorch官方支

在CentOS上更新PyTorch到最新版本,可以按照以下步骤进行:方法一:使用pip升级pip:首先确保你的pip是最新版本,因为旧版本的pip可能无法正确安装最新版本的PyTorch。pipinstall--upgradepip卸载旧版本的PyTorch(如果已安装):pipuninstalltorchtorchvisiontorchaudio安装最新
