result = self.data[self.index]self.index += 1 return result # 使用自定义迭代器 my_iter = MyIterator([1, 2, 3])for item in my_iter:print(item)在这个例子中，MyIterator 类实现了一个简单的迭代器，可以用于遍历一个列表。生成器的工作原理 生成器是用于创建迭代器的一种简单而强大的工具。与...
data = [10,20,30,40]#1. 先执行iter方法,把可迭代对象转换成迭代器iter_data =iter(data)whileTrue:try:#异常处理语句,可以让我们识别代码异常而不会导致代码因为异常出错而终止#2. 每次循环,通过next取值,付给itemitem =next(iter_data)print(item)exceptStopIteration:break#此处,退出循环 2 查看一个对象是...
Python 中的迭代器是我们经常使用的迭代工具, 但其只能消费一次,再次消费便会出现 StopIteration 报错。 解决方案 封装了一个类,当迭代器使用完后再次初始化。 代码 class RepeatDataLoader(): def __init__(self): self.data_iter = self.data_loader() self.renew_epoch = False def __next__(self): tr...
生成器是一种特殊的迭代器,但它不是通过定义__iter__()和__next__()方法来实现 ,而是使用def关键字定义一个包含yield语句的函数。当调用这样的函数时,不会立即执行函数体 ,而是返回一个生成器对象。每次通过next()函数(或for循环)请求下一个值时 ,函数从上次暂停的地方继续执行 ,直到遇到下一个yield表达式,...
def__iter__(self)->Iterator[_T_co]:... 🌟Python迭代器常见的用法 计算斐波那契数列 斐波那契数列是指从0和1开始,后续的每一项都是前面两项的和。使用Python迭代器可以很方便地计算斐波那契数列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
torch.utils.data工具包,它包括以下4个类函数。 1)Dataset:是一个抽象类,其他数据集需要继承这个类,并且覆写其 中的两个方法(getitem_()、len())。 2)DataLoader:定义一个新的迭代器,实现批量(batch)读取,打乱 数据(shuffle)并提供并行加速等功能。
在训练代码里是感觉不到这些操作的,只会看到通过DataLoader就可以获取一个batch的数据,其实触发去读取图片这些操作的是DataLoader里的__iter__(self),后面会详细讲解读取过程。在本小节,主要讲Dataset子类。因此,要让PyTorch能读取自己的数据集,只需要两步: ...
一定要保存dtypes的话,你还可以使用itertuples()。这里我们不详细讨论 ,你可以在这里找到官方文件: apply ()方法ー快811倍 apply 本身并不快,但与DataFrame结合使用时,它具有优势。这取决于 apply 表达式的内容。如果可以在 Cython 空间中执行,那么apply要快得多,这里的示例就是这种情况。 大家可以在Lambda函数中...
Chan是一个迭代器,可依次取出数据data中的元素。 5.3、生成器: 生成器是一种特殊的迭代器,生成器自动实现了“迭代协议”——__iter__()和__next__()方法,当生成器终结时,它们还会自动引发 StopIteration,这些特性使得创建迭代器能与编写常规函数一样容易。
Data class 装饰器（最低 Python 版本为 3.7）Python 3.7 引入了【data class】，新特性大大简化了定义类对象的代码量，代码简洁明晰。通过使用@dataclass装饰器来修饰类的设计，可以用来减少对样板代码的使用，因为装饰器会自动生成诸如「__init__（）」和「__repr（）__」这样的特殊方法。在官方的文档中，...