range对象仅为48 bytes,而且是固定的。 map map(func,seq)函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable(可迭代对象,序列),map将传入的函数func()依次作用到序列seq的每个元素,并把结果作为新的Iterator(迭代器)返回,之后可转为lis或其他类型输出。注意:这里每个元素都有相同的操作要做。调用方法: map(function,...
range()返回的是一个可迭代对象(迭代器),可以被迭代工具for/in/map/zip等操作。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21>>>1inrange(10)True>>>foriinrange(10):print(i,end=" ")...0 1 2 3 4 5 6 7 8 9>>>R =range(4)>>>I =iter(R)>>>next(I)0...
8# heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True) # 绘制地图,确定聚焦点,默认底图(加载慢) 9heatmap1 = folium.Map(location=[23.122373,113.268027], zoom_start=10,control_scale = True,tiles='stamen Terrain') #刺激战场底图 10# heatmap1 = folium....
可以获得迭代器的内置方法很多,例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等,但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了(若有反例,欢迎告知)。这就是我存在知识误区的地方。 在for-循环 遍历时,可迭代对象与迭代器的性能是一样的,即它们都是惰性求值的,在空间复杂度...
>>> print map(lambda x: x % 2, range(7)) [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] 1. 2. #使用列表解析 >>> print [x % 2 for x in range(7)] [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0] 1. 2. 一个seq时,可以使用filter()函数代替,那什么情况不能代替呢?
一:map():映射 map()函数在python2和python3中是区别的 python2中的定义:映射后,返回一个列表 >>> help(map) Help on built-in function map in module __builtin__: map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list Return a list of the results of applying the function to the...
point Map(点式地图)、Proportional symbol map(比例符号地图)、cluster map(集群地图)、choropleth map(等值区域图)、cartogram map(变形地图)、hexagonal binning map(六边形分箱图)、heat map(热力图)、topographic map(地形图)、flow map(流向图)、spider-map(蛛状图)、Time-space distribution map(时空分布图)...
squares = map(lambda n: n*n , range(1, 11)) print(list(squares)) 输出: [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100] `range()` 函数生成一系列的整数。 二、对多个迭代对象使用map() 你可以将任意多的可迭代对象传递给map()函数。回调函数接受的必填输入参数的数量,必须和可迭代对象的数量...
卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用,而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变(假设 n 为输入宽度,d 为padding个数,m 为卷积核宽度,在步长为1的情况下,如果保持输出的宽度仍为 n,公式n+2d-m+1=n,得出m=2d+1,需要是奇数),所以一般都用3作为...
(x, 0, 1)# convert to RGB arrayx *= 255if K.image_data_format() == 'channels_first':x = x.transpose((1, 2, 0))x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')return xdef plot_filters(filters):newimage = np.zeros((16*filters.shape[0],8*filters.shape[1]))for i in range(...