ple', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate'] >>> 这个时候想过滤以"_"或"__"开头的方法,可以: >>> filter(lambda s: not s.startswith("_"), dir(random)) ['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MA...
uniform()函数可以生成在区间a和b之间的随机浮点数。函数需要给定两个参数，起始值和结束值。随机数的取值范围包含开始值和结束值。我们看它的使用方法：>>> import random>>> random.uniform(1, 100)63.29831379003603>>> random.uniform(1, 100)47.44958448512939>>> random.uniform(1, 100)49.63903419250868 ...
- ret = models.Person.objects.filter(pk__gt=1) gt greater than 大于 - ret = models.Person.objects.filter(pk__lt=1) lt less than 小于 - ret = models.Person.objects.filter(pk__gte=1) gte greater than equal 大于等于 - ret = models.Person.objects.filter(pk__lte=1) gte less than ...
print(random.uniform(1,5)) 输出结果:3.094379799842668 解析说明:随机生成1到5的小数 print(random.randint(1,10)) 输出结果:1 解析说明:随机生成1~10之间的整数。 print(random.randrange(1,12,2))#随机生成1到12的奇数 输出结果:11 总结:本章节主要与大家分享Python常用的5个序列处理高频函数,分别为:filte...
(add, A)) # 结果返回15 # filter:第一个参数是一个函数 A,第二个是一个可迭代对象 B,使用 A 对 B 进行迭代,只有当 B 中的元素代入 A 中结果为 true 才能在返回的迭代器中包含该元素 res = filter(x + 2, [1, 2, -3]) # map:第一个参数是一个函数 A(或 int 等)其余形参可以一个或多...
python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch,我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。但是如果遇到特殊情况: 我们的数据集结构复杂(例如3个输入图像和1-2个分段输出)。 我们需要完全的自由和透明度。 我们希望进行这些库未提供的扩充方法。
比如我们定义了filter = logging.Filter('a.b.c'),并将这个Filter添加到了一个Handler上,则使用该Handler的Logger中只有名字带 a.b.c前缀的Logger才能输出其日志。 filter = logging.Filter('mylogger') logger.addFilter(filter) 这是只对logger这个对象进行筛选 如果想对所有的对象进行筛选,则: filter = lo...
size, upscaling_steps, upscaling_factor self.model = vgg16(pre=True).cuda().eval() set_trainable(self.model, False) def visualize(self, layer, filter, lr=0.1, opt_steps=20, blur=None): sz = self.size img = np.uint8(np.random.uniform(150, 180, (sz, sz, 3)))...
random.uniform(1.5, 3),random.uniform(3, 1.5),这两种参数都是可行的。random.uniform(1.5, 1.5)永远得到1.5。 random.choice(seq)从序列中随机选取一个元素。seq需要是一个序列,比如list、元组、字符串。 random.choice([1, 2, 3, 5, 8, 13]) #list ...
filter()#循环第二个参数,让每个循环元素执行函数,如果函数返回值为True,表示元素合法filter内部实现方法:foritemin第二个参数: r=第一个参数(item)ifr: result(item)returnresult#例:deff1(args):ifargs>22:returnTrue li=[11,22,33,44] ret=filter(f1,li)print(list(ret))#返回值为一个迭代器,所以使用...