Counter()方法 计数器,返回字典,会同时去重,文本处理常用 from collections import Counter co = Counter(list('abcdefgad')) co Out[7]: Counter({'a': 2, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 2, 'e': 1, 'f': 1, 'g': 1})…

namedtuple()类 需要两个参数,参数一为nametupe名称,参数二为字段一般为序列(多个字段) Python中存储系列数据,比较常见的数据类型有list,除此之外,还有tuple数据类型. 相比与list,tuple中的元素不可修改,在映射中可以当键使用.tuple元组的item只能通过index访问,collections模块的namedtuple子类不仅可以使用item的index访问item,还可以通过item的name进行访问. 可以将namedtuple理解为c中的stru…

接口Collection public interface Collection<E>定义了所有单列集合中共性的方法,所有的单列集合都可以使用共性方法. Collection的常用子接口有: public interface List<E> extends Collection<E>: 特点:『有序』.『允许存储重复元素』.『有索引』(可以使用普通的for循环) 常用实现类有: java.util.ArrayList java.util.LinkedList publi…

中文文字预处理流程 文本处理 读取+去除特殊符号 按照字段长度排序 辅助数据结构生成 生成 {字符:出现次数} 字典 生成按出现次数排序好的字符list 生成 {字符:序号} 字典 生成序号list 文本预处理生成字典是需要去重的,一般的思路是使用set数据结构来达成,不过这里使用的是collection.Counter,可以去重还能计数 这里的文本以全唐诗为例,一般一行为1首,目的是去掉作者,生成为“[诗主体]”的格式作为RNN输入,为了保证等长,引入字符“_”在后续处理中为长度不够的诗句补齐…

承前 接上节代码『TensotFlow』RNN中文文本_上, import numpy as np import tensorflow as tf from collections import Counter poetry_file = 'poetry.txt' poetrys = [] with open(poetry_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: try: title, content = line.strip().sp…

Table of Contents 1. class collections.Counter([iterable-or-mapping]) 1.1. 例子 1.2. 使用实例 2. To Be Continued class collections.Counter([iterable-or-mapping]) Counter 是实现的 dict 的一个子类,可以用来方便地计数. 例子 举个计数的例子,需要统计一个文件中,每个单词出现的次数.实现方法如下 # 普通青年 d = {} with op…

System.Threading.CountdownEvent  是一个同步基元,它在收到一定次数的信号之后,将会解除对其等待线程的锁定. CountdownEvent  专门用于以下情况:您必须使用 ManualResetEvent 或 ManualResetEventSlim,并且必须在用信号通知事件之前手动递减一个变量. 例如,在分叉/联接方案中,您可以只创建一个信号计数为 5 的 CountdownEvent,然后在线程池上启动五个工作项,并且让每个工作项在完成时调用 Signal. 每…

原文 『WPF』DataGrid的使用 几点说明 这里主要是参考了MSDN中关于DataGrid的说明 这里只会简单说明在WPF中,DataGird最简单的使用方法 对于MSDN中的翻译不会很详细,也不会每一句都翻译. 来自MSDN的内容 Type Name Description Constructors DataGrid Initializes a new instance of the System.Windows.Controls.DataGrid class. Property Ite…

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_下 在前面的例子中,基本上都是将每一层的输出直接作为下一层的输入,这种网络称为前馈传播网络(feedforward neural network).对于此类网络如果每次都写复杂的forward函数会有些麻烦,在此就有两种简化方式,ModuleList和Sequential.其中Sequential是一个特殊的module,它包含几个子Module,前向传播时…

numpy教程 防止输出省略号 import numpy as np np.set_printoptions(threshold=np.inf) 广播机制 numpy计算函数返回默认是一维行向量: import numpy as np a = [[1,1,1], [2,2,2], [3,3,3]] b = (np.sum(a,axis=1)) c = (np.sum(a,axis=0)) print(b,'\n',c) # [3 6 9] # [6 6 6] 所以广播之实际是高维对一维行向量的广…