list.append

list.append 是 Python 中的一个内置方法，用于向列表（list）末尾添加新的元素。例如：

my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)
print(my_list) # 输出 [1, 2, 3, 4]

在上面的例子中，我们定义了一个列表 my_list，然后使用 append 方法向其末尾添加了一个新的元素 4。最后输出 my_list，可以看到新的元素已经被添加到了列表的末尾。

相关问题

url_list.append(JSurl) url_list.append(ZDXurl) url_list.append(EQurl)分析一下这段代码

这段代码将三个URL添加到名为`url_list`的列表中。具体来说，`JSurl`，`ZDXurl`和`EQurl`是变量或字符串，它们代表三个不同的URL。使用`append`方法将每个URL添加到`url_list`列表的末尾。在此之后，`url_list`将包含这三个URL，可以在后续的代码中使用。

for epoch in range(1, num_epochs + 1): train(model, device, train_loader, optimizer, epoch) test_loss, test_acc, pred, target = test(model, device, test_loader) Recall = recall_score(target, pred, average='macro') Precision = precision_score(target, pred, average='macro') F1_score = f1_score(target, pred, average='macro') kappa_score=cohen_kappa_score(target, pred) test_Loss_list.append(test_loss) test_Accuracy_list.append(test_acc) Recall_list.append(Recall) Precision_list.append(Precision) F1_score_list.append(F1_score) kappa_list.append(kappa_score) Loss.append(test_Loss_list) Accuracy.append(test_Accuracy_list) Recall_test.append(Recall_list) Precision_test.append(Precision_list) F1_score_test.append(F1_score_list) kappa_test.append(kappa_list)

这段代码是一个训练模型的循环，它的目的是在每个epoch中执行训练和测试，并记录相关的指标值。在每个epoch中，模型会通过`train`函数进行训练，然后通过`test`函数计算测试集上的损失、准确率、召回率、精确率、F1分数和Kappa分数。这些指标值会被保存到相应的列表中。最后，这些列表会被保存到`Loss`、`Accuracy`、`Recall_test`、`Precision_test`、`F1_score_test`和`kappa_test`中。

请问还有其他问题吗？