We can provide additional arguments to the range function. 例如,我们可以提供起点,也可以定义步长。 For example, we can provide the starting point,and we can also define the step size. 所以如果我们输入“range1到6”,在这种情况下,我们得到一个ra
bool使用__bool__方法,对于零大小的Vector2d返回False,否则返回True。 Vector2d来自示例 11-1,在vector2d_v0.py中实现(示例 11-2)。 该代码基于示例 1-2,除了+和*操作的方法,我们稍后会看到在第十六章中。 我们将添加==方法,因为它对于测试很有用。 到目前为止,Vector2d使用了几个特殊方法来提供 Pythonist...
i in range(len(listname)): # range 函数顾头不顾尾 print(listname[i]) 表示遍历到的每一个元素的索引,listname 表示需要遍历的列表。 3)通过 enumerate 函数遍历 是 Python 的内置函数,对于一个可迭代的对象(如列表、字符串),enumerate 函数可以将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出...
#为了介绍Numba,来考虑一个纯粹的Python函数,它使用for循 环计算表达式(x - y).mean(): import numpy as np def mean_distance(x, y): nx = len(x) result = 0.0 count = 0 for i in range(nx): result += x[i] - y[i] count += 1 return result / count #这个函数很慢: In [209]:...
ranks = [str(n)forninrange(2,11)] +list('JQKA') suits ='spades diamonds clubs hearts'.split()def__init__(self): self._cards = [Card(rank, suit)forsuitinself.suitsforrankinself.ranks]def__len__(self):returnlen(self._cards)def__getitem__(self, position):returnself._cards[positio...
optimizer.step() 根据计算出的梯度更新模型的参数。 示例代码: 一个完整的训练迭代可能看起来像这样: forepochinrange(total_epochs):forbatchintrain_loader: inputs, targets=batch outputs=model(inputs) loss=loss_function(outputs, targets) optimizer.zero_grad()#重置梯度loss.backward()#反向传播,计算当前...
10.问:访问列表中元素时,提示“IndexError: list index out of range”,这是什么原因呢? 答:应该是下标指定的位置不存在,检查下标是否有效。一个长度为L的列表,有效下标范围是[-L, L-1]。 11.问:在我的代码中x是一个列表,我使用y=x.sort()语句把它排序后的结果赋值给y,然后使用y.index(3)查看3在y...
# 运行 n_iter 次的贝叶斯优化循环n_iter = 10for i in range(n_iter):# 使用现有样本更新高斯过程gp.fit(x_samples, y_samples) # 通过优化获取函数找到下一个样本x_next = Nonebest_acq_value = -np.inf # 从参数空间中抽样大量随机点n_random_points = 1...
Python 数据可视化:从底层原理到企业级实战全解 引言:数据可视化的力量与 Python 生态 数据可视化是将数据、信息和知识转化为视觉形式的过程,旨在通过图形化手段清晰有效地传递信息、揭示规律、辅助决策。在数据驱动的时代,数据可视化不仅仅是美化报告的工具,更是数据
for _ in range(max_new_tokens): # 调用模型 logits = model(idx[:, -config['context_window']:]) last_time_step_logits = logits[ :, -1, : ] # 所有批次(1),最后一个时间步,所有logits p = F.softmax(last_time_step_logits, dim=-1) # 使用softmax获取概率 ...