split():w:w

时间: 2023-08-13 22:06:44 浏览: 57
split() 是 Python 字符串对象的一个方法,用于将字符串按指定的分隔符分割成多个子字符串,并返回一个包含所有子字符串的列表。其中分隔符可以是一个空格、一个逗号、一个换行符或任意其他字符。例如,如果有一个字符串 "Hello, world!",那么使用 split() 方法可以将其分割成两个子字符串 "Hello" 和 "world!",并返回一个包含这两个子字符串的列表。
相关问题

for random_words in words_book: w = random_words.split(':')

这段代码是一个循环结构,它遍历一个名为 `words_book` 的列表中的所有元素。在循环的每一次迭代中,将当前元素赋值给变量 `random_words`。 然后,使用字符串的 `split()` 方法将当前元素按照 `:` 分隔符进行切分,并将切分后的结果赋值给变量 `w`。这意味着每个元素都被分成了两个字符串,`:` 左边的字符串存储在变量 `w` 中,而右边的字符串被丢弃了。 因此,这段代码的目的是将一个包含多个键值对的字符串列表分解成一个二维列表,其中每个子列表包含两个元素,分别是键和值。

def digitSum(x): lst=list(x).split("“) w=lst[0] for i in range(1,len(lst)): w=w+lst[i] return w其中split怎么改程序将会正常运行

这段代码中的split方法是错误的,因为它不能将字符串正确地分割为数字字符的列表。如果要使程序正常运行,可以将split方法改为isdigit方法,如下所示: ```python def digitSum(x): lst = [char for char in x if char.isdigit()] # 获取x中的数字字符并存储在列表lst中 w = ''.join(lst) # 将lst中的所有元素拼接成一个字符串 return w ``` 这里我们使用了列表推导式来创建lst列表,其中只包含x中的数字字符。然后使用join方法将lst中的所有元素拼接成一个字符串,并将其返回作为函数的输出结果。这样,就可以正确地计算字符串x中数字字符的和了。

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import numpy as np import torch from torch import nn from torch.nn import init def spatial_shift1(x): b, w, h, c = x.size() x[:, 1:, :, :c // 4] = x[:, :w - 1, :, :c // 4] x[:, :w - 1, :, c // 4:c // 2] = x[:, 1:, :, c // 4:c // 2] x[:, :, 1:, c // 2:c * 3 // 4] = x[:, :, :h - 1, c // 2:c * 3 // 4] x[:, :, :h - 1, 3 * c // 4:] = x[:, :, 1:, 3 * c // 4:] return x def spatial_shift2(x): b, w, h, c = x.size() x[:, :, 1:, :c // 4] = x[:, :, :h - 1, :c // 4] x[:, :, :h - 1, c // 4:c // 2] = x[:, :, 1:, c // 4:c // 2] x[:, 1:, :, c // 2:c * 3 // 4] = x[:, :w - 1, :, c // 2:c * 3 // 4] x[:, :w - 1, :, 3 * c // 4:] = x[:, 1:, :, 3 * c // 4:] return x class SplitAttention(nn.Module): def __init__(self, channel=512, k=3): super().__init__() self.channel = channel self.k = k self.mlp1 = nn.Linear(channel, channel, bias=False) self.gelu = nn.GELU() self.mlp2 = nn.Linear(channel, channel * k, bias=False) self.softmax = nn.Softmax(1) def forward(self, x_all): b, k, h, w, c = x_all.shape x_all = x_all.reshape(b, k, -1, c) # bs,k,n,c a = torch.sum(torch.sum(x_all, 1), 1) # bs,c hat_a = self.mlp2(self.gelu(self.mlp1(a))) # bs,kc hat_a = hat_a.reshape(b, self.k, c) # bs,k,c bar_a = self.softmax(hat_a) # bs,k,c attention = bar_a.unsqueeze(-2) # #bs,k,1,c out = attention * x_all # #bs,k,n,c out = torch.sum(out, 1).reshape(b, h, w, c) return out class S2Attention(nn.Module): def __init__(self, channels=512): super().__init__() self.mlp1 = nn.Linear(channels, channels * 3) self.mlp2 = nn.Linear(channels, channels) self.split_attention = SplitAttention() def forward(self, x): b, c, w, h = x.size() x = x.permute(0, 2, 3, 1) x = self.mlp1(x) x1 = spatial_shift1(x[:, :, :, :c]) x2 = spatial_shift2(x[:, :, :, c:c * 2]) x3 = x[:, :, :, c * 2:] x_all = torch.stack([x1, x2, x3], 1) a = self.split_attention(x_all) x = self.mlp2(a) x = x.permute(0, 3, 1, 2) return x

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