1classArrayStack():2"""LIFO Stack implementation using a Python list as underlying storage"""34def__init__(self, n):5"""Create an empty stack."""6self.data =[]7self.maxLen = n#n : an integer that represent the max elements capacity of the stack89def__len__(self):10"""Return ...
from collections import deque # you can initialize a deque with a list numbers = deque() # Use append like before to add elements numbers.append(99) numbers.append(15) numbers.append(82) numbers.append(50) numbers.append(47) # You can pop like a stack last_item = numbers.pop() print...
postfix_list.append(token)# 如果token是左括号(,push到stack里eliftoken =='(': op_stack.push(token)# 如果token是右括号),将stack里的元素逐个pop出来并输出直到遇到对应的左括号(eliftoken ==')': top_token = op_stack.pop()whiletop_token !='(': postfix_list.append(top_token) top_token = ...
一、list 追加 .append()方法 二、pandas 追加 DataFrame的 .append()方法 三、numpy 追加合并:concatenate, append, stack, hstack, vstack, r_, c_ 1. 使用 np.full() 函数创建空数组,将生成的数据按照 垂直方向的索引编号,分层塞进去 2. 使用 np.dstack() 完成追加 3. np.full() 与 np.dstack()...
LIFO ,即“Last in, First out”,译为“后进先出”,这是计算机科学中插入、删除数据一种原则,例如,一种名为栈( Stack )的数据结构,只能在栈顶执行插入和删除操作。先进入的数据就被压入到栈底,后进入的在栈顶;执行删除操作时,就要先删除位于栈顶的后进入的操作,故“后进先出”。
stack中的元素:deque(['Kotlin','Python','Erlang','Swift'])Swift Erlangdeque(['Kotlin','Python']) 从上面运行结果可以看出:程序最后入栈的元素'Swift'最先出栈,这体现了栈的LIFO的特征。 假如程序需要把deque当成队列使用,意味着一端只是用来添加元素,另一端只是用于删除元素,因此调用append、popleft方法组合...
两端都能编辑,deque既可以用来实现栈(stack)也可以用来实现队列(queue)。 >>> from collections import deque #双端队列 >>> dequeQueue = deque(['Eric','John','Smith']) >>> print(dequeQueue) deque(['Eric', 'John', 'Smith']) >>> dequeQueue.append('Tom') #在右侧插入新元素 ...
stack=[] #入栈 stack.append(1) stack.append(2) stack.append(3) #出栈 print(stack.pop())#输出:3 #队列:先进先出(FIFO) queue=[] #入队列 queue.append(1) queue.append(2) queue.append(3) #出队列 print(queue.pop(0))#输出:1 ...
先使用Matplotlib绘制堆积图,设置stackplot()的baseline参数,可将数据围绕x轴展示。 再通过scipy.interpolate平滑曲线,最终结果如下。28.时间序列图 时间序列图是指能够展示数值演变的所有图表。 比如折线图、柱状图、面积图等等。 import numpy as npimport seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot ...
() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), nn.ReLU() ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return ...