dimensions = (200,50) print(dimensions[0]) print(dimensions[1]) 200 50 注意:创建元组时用到的是 ( ) 4.4.2 元组的元素 1、可以访问和使用元组的元素; 2、可以遍历元组的元素,方法同列表; 3、不能修改元组的元素; dimensions = (200,50) dimensions[0] = 20 File "C:/Users/xxxx/Desktop/pyth...
列表定义 定义:列表就是用中括号包围、逗号隔开的任何东西(称作元素element),没有数量,长度限制。用中括号[]加序号访问列表元素的方法就是索引index,索引就是列表元素所在的位置,索引从0 而不是1 开始,第二个元素索引为1,第三个索引为2,依次类推。 列表元素访问 修改,添加 各种删除方法 列表切片读取内容 切片的...
dimensions = (100, 200) print(dimensions) string_dimensions; for dimension in dimensions: string_dimensions = dimension + "\t" print(string_dimensions) # 修改元组 dimensions = (200, 300) print(dimensions) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 动手试一试: # 4-13 foods = ['红烧肉',...
print('number of dimensions :', arr.ndim) # number of dimensions : 5 说明:在这个5维数组中,最里面的一维,也就是第5个维度,有4个元素1234,第四个维度 有1个元素作为向量[1 2 3 4],第三个维度的元素是矩阵[[1 2 3 4]],也就是元素为2维数组,第2维度有1个元素是3维数组,第一个维度有1个元...
Excel 是一个流行且功能强大的 Windows 电子表格应用。openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如,您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。或者,您可能必须遍历数千行,然后只挑选出其中的一小部分,根据某
print('number of dimensions :', arr.ndim) # number of dimensions : 5 说明:在这个5维数组中,最里面的一维,也就是第5个维度,有4个元素1234,第四个维度 有1个元素作为向量[1 2 3 4],第三个维度的元素是矩阵[[1 2 3 4]],也就是元素为2维数组,第2维度有1个元素是3维数组,第一个维度有1个元...
list_1 = np.array(np.arange(1,10000)) list_1 = np.sin(list_1) print("使用Numpy用时{}s".format(time.time()-start)) 从如下运行结果,可以看到使用Numpy库的速度快于纯 Python 编写的代码: 使用纯Python用时0.017444372177124023s 使用Numpy用时0....
Each newaxis object in the selection tuple serves to expand the dimensions of the resulting selection by one unit-length dimension. The added dimension is the position of the newaxis object in the selection tuple. newaxis的作用是在指定位置建立一个新的维,使这个位置之后的维数加一。使用np.newaxis和...
list_tags_of_resource() put_item() query() scan() tag_resource() untag_resource() update_item() update_table() update_time_to_live() 说白了,就是对表和记录的增、删、查、改。本文主要描述我最近使用的那几个接口。 要在python中使用boto3,就得先import boto3。当然,这是废话。为了使用方便,...
ConvNet Shape Calculator - Calculate output dimensions of Conv2D layer. Great Gradient Descent Article. Intro to semi-supervised learning. Tutorials & Viewer Google Tuning Playbook - A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models by Google. fast.ai course - Practical...