python list 展平

2024-10-04

Python中多层List展平为一层

小书匠python 使用Python脚本的过程中,偶尔需要使用list多层转一层,又总是忘记怎么写搜索关键词,所以总是找了很久,现在把各种方法记录下来,方便自己也方便大家. 方法很多,现在就简单写8种,后面再对这8种方法做基准测试. 声明:文中的方法均收集自Making a flat list out of list of lists in Python 1.定义减层方法 import functools import itertools import numpy import opera

[LeetCode] 114. Flatten Binary Tree to Linked List 将二叉树展平为链表

Given a binary tree, flatten it to a linked list in-place. For example, given the following tree: 1 / \ 2 5 / \ \ 3 4 6 The flattened tree should look like: 1 \ 2 \ 3 \ 4 \ 5 \ 6 给一个二叉树,把它展平为链表 in-place 根据展平后的链表的顺序可以看出是先序遍历的结果,所以用inorder traversal. 解

lodash 展平数组 flatten flattenDeep

_.flatten(array) 向上一级展平数组嵌套 <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <meta http-equiv

ZBrush中Flatten展平笔刷介绍

本文我们来介绍ZBrush®中的Flatten展平笔刷,Flatten笔刷能增加粗糙的平面在模型表面,利用它能够制作出完全的平面. Flatten展平笔刷 Flatten(展平):Flatten笔刷可以让你很容易的“压下”你的模型的一部分成为平面.另外也可以提高或降你展平的这部分表面.使用Flatten能增加粗糙的平面在模型表面.例如提高模型颊骨的平面.你也能够制作出完全的平面例如机器模型.墙壁等. 注意:要制作完全的平面,需使用一个纯白的Alpha,并且笔刷要完全覆盖你要展平的区域.展平表面成

【Python】Windows平台下Python、Pydev连接Mysql数据库

Mysql数据库是跨平台的,不是说Python一定就要连接Mongodb. Python连接Mysql数据库是非常easy的. 首先,你要配置好Python的开发环境,详见<[Python]Windows版本号的Python开发环境的配置,Helloworld,Python中文问题,输入输出.条件.循环.数组.类>(点击打开链接),与Mysql的开发环境.详见<[Mysql]Mysql的安装.部署与图形化>(点击打开链接). 之后,打开Python的官网(点击打开链接).例如以下图

初次撸Python，踩平些小坑～

[转义字符] os.path.isdir(targetPath)总是报错,以为字符串不行而是要转成file类型,尝试了很多方法还是没解决,最后发现,windows下的路径中字符串中需要转义(例子在网上抄的,被误导了,低级错误). [缩进] Python对缩进敏感.用Notepad++干活,抄的例子都是空格缩进,Notepad++却总是用tab缩进,于是运行老是跑错缩进错误.统一后解决. [换行符] 从file读进来的字符串是带换行符的(我在win下,没可以去试Linux),可以str1.rstr

Python系列教程(一):简介

Python发展历史起源 Python的作者,Guido von Rossum,荷兰人.1982年,Guido从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位.然而,尽管他算得上是一位数学家,但他更加享受计算机带来的乐趣.用他的话说,尽管拥有数学和计算机双料资质,他总趋向于做计算机相关的工作,并热衷于做任何和编程相关的活儿. 在那个时候,Guido接触并使用过诸如Pascal.C.Fortran等语言.这些语言的基本设计原则是让机器能更快运行.在80年代,虽然IBM和苹果已经掀起了个人电脑浪潮,但这

推荐一个利用 python 生成 pptx 分析报告的工具包：reportgen

reportgen v0.1.8 更新介绍这段时间,我对 reportgen 进行了大工程量的修改和更新.将之前在各个文章中出现的函数进行了封装,同时也对现有工具包的一些逻辑进行了调整. 1.reportgen 简介 reportgen 的底层是 pptx 文件生成接口,它能非常方便的将DataFrame等数据导出为pptx上的图表.你可以自定义图表的类型(条形图.饼图.折线图等),也可以全部交给工具包来自动化.另外不排除后期会增加其他文件形式(如可交互的 html 等)接口的可能性,但短期内

python 生成 pptx 分析报告的工具包：reportgen

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手写数字识别 ----卷积神经网络模型官方案例注释（基于Tensorflow,Python）

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

reportgen :python生产pptx

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1.2 认识python(了解)

一.Python发展背景 Python的作者,Guido von Rossum(吉多·范·罗苏姆,中国Python程序员都叫他龟叔),荷兰人.1982年,龟叔从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位.然而,尽管他算得上是一位数学家,但他更加享受计算机带来的乐趣.用他的话说,虽然拥有数学和计算机双料资质,他总趋向于做计算机相关的工作,并热衷于做任何和编程相关的事情. 在那个时候,龟叔接触并使用过诸如Pascal.C.Fortran等语言.这些语言的基本设计原则是让机器能更快运行.在80年代,

python之numpy包知识要点总结

一.简介 numpy主要是用来存储和处理大型矩阵,提供了一种存储单一数据类型的多维数组对象------ndarray.还提供了多种运算函数,能够完成数据计算和统计分析,是数据分析的重要工具包. 二.数组对象(ndarray) 1.创建数组对象 (1).创建自定义数组 1.numpy.array(object,dtype=None,copy=True,order='K',subok=False,ndmin=0) object:就是要创建的数组 dtype:表示数组所需的数据类型,默认是None,即

python(5):scipy之numpy介绍

python 的scipy 下面的三大库: numpy, matplotlib, pandas scipy 下面还有linalg 等 scipy 中的数据结构主要有三种: ndarray(n维数组), Series(变长字典), Dataframe(数据框) numpy有强大的ndarray对象和ufunc(universal function 通用函数), 适合线性代数, 随机数处理等科学计算 Pandas 具有高效的 Series(变长字典), Dataframe(数据框) 数据结构下面学

Python NumPy学习总结

一.NumPy简介其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包

Deep learning with Python 学习笔记（10）

生成式深度学习机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品使用 LSTM 生成文本生成序列数据用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据

Deep learning with Python 学习笔记（7）

介绍一维卷积神经网络卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取

Deep learning with Python 学习笔记（3）

本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络.预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning) 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特征.然后将这些特征输入一个新的分类器,从头开始训练 ,简言之就是用提取的特征取代原

python 基础部分重点复习整理--从意识那天开始进阶--已结

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Python：基本运算、基本函数（包括复数）、Math模块、NumPy模块

基本运算 x**2 : x^2 若x是mat矩阵,那就表示x内每个元素求平方 inf:表示正无穷逻辑运算符:and,or,not 字典的get方法 a.get(k,d) 1 1 get相当于一条if…else…语句.若k在字典a中,则返回a[k]:若k不在a中,则返回参数d. l = {5:2,3:4} l.get(3,0) 返回值是4: l.get(1,0) 返回值是0: 1 2 3 1 2 3 type函数:返回数据类型 type(x):返回x的类型 type(x)._name_:返回该类

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