flattened_dict = flatten_dict(nested_dict) print(flattened_dict) 输出结果: 代码语言:txt 复制 { 'key1': 'value1', 'key2_nested_key1': 'nested_value1', 'key2_nested_key2_nested_nested_key1': 'nested_nested_value1', 'key3_0_list_key1': 'list_value1', 'key3_1_list_key2...
将Python嵌套字典转换为非嵌套字典可以使用递归的方式进行处理。下面是一个示例代码: ```python def flatten_dict(nested_dict, parent_key='', ...
使用一个递归完成,经过测试,速度比上面的稍慢一点: deftransform(_dict):# 将原字典转目标字典d={}forkey,valuein_dict.items():k=key.split('.',maxsplit=1)# k: sub_keysiflen(k)>1:ifk[0]ind:d[k[0]][k[1]]=valued[k[0]]=transform(d[k[0]])else:d[k[0]]=transform({k[1]:val...
>>> def flatten(nested): ... try: ... for sublist in nested: ... for element in flatten(sublist): ... yield element ... except TypeError: ... yield nested ... >>> nested = [[1,2],[3],[4,5]] >>> list(flatten(nested)) [1, 2, 3, 4, 5] >>> nested = [[[1],...
3flatten(nested_lists) 4 5# This line of code is from 6# https://github.com/sahands/python-by-example/blob/master/python-by-example.rst#flattening-lists 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2.5、列表 vs 生成器 要想知道列表和生成器的区别在哪,看个例子:从 token 列表里面创建 n-grams。
一类是集合数据类型,如list、tuple、dict、set、str等;(称为容器<容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构>,很多容器都是可迭代的) 一类是generator,包括生成器和带yield的generator function。 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。
1print(model1.__dict__) 2 3==> {'hidden_size': 100, 'num_layers': 3, 'learning_rate': 0.0003} 注意,当参数列表 (List of Arguments) 很大的时候,手动把每个参数值分配给一个属性会很累。 想简单一点的话,可以直接把整个参数列表分配给 _dict_ 。
len(d) # Number of nested values d.items() # All nested items dict(d) # Flatten into a regular dictionary 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. ChainMap 类只更新链中的第一个映射,但lookup会搜索整个链。 然而,如果需要深度写和删除,也可以很容...
def flatten(nested): for sublist in nested: for element in sublist: yield element 包含yield语句的函数都被称为生成器.这可不仅仅是名称上的差别,生成器的行为与普通函数截然不同. 差别在于,生成器不是使用return返回一个值,而是可以生成多个值,每次一个.每次使用yield生成一个值后,函数都将冻结,即在此停止...
nest.flatten(data), batch_ids, contiguous=(notshuffle))yieldnest.pack_sequence_as(data, flat_batch_data)return_gen(data), steps_per_epoch 开发者ID:aeverall,项目名称:tensorflow,代码行数:60,代码来源:training_generator.py 示例2: _eager_metrics_fn ...