print(type(ai_settings.cm)) if ai_settings.name_map[yi][yi][0] == '黑': if(ai_settings.cm.get(yi*9+yj)==None): ai_settings.cm[yi*9+yj] = [(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50] else: ai_settings.cm[yi*9+yj].append((ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50) else: if (ai_settings.cn.get(yi * 9 + yj) == None): ai_settings.cn[yi * 9 + yj] = [(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50] else: ai_settings.cn[yi*9+yj].append((ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50)

时间: 2024-04-02 16:34:09 浏览: 55
这段代码是 Python 代码。它包含了一些条件语句和字典操作。 首先，代码检查 `ai_settings.name_map` 列表中第 `yi` 行、第 `yj` 列的元素是否为 `'黑'`。如果是，代码将 `(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50` 添加到字典 `ai_settings.cm` 中以键值对 `(yi*9+yj, [(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50])` 的形式。如果字典 `ai_settings.cm` 中已经有了键 `yi*9+yj`，则将新的值 `(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50` 添加到对应的列表中。 如果 `ai_settings.name_map` 列表中第 `yi` 行、第 `yj` 列的元素不是 `'黑'`，则代码将 `(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50` 添加到字典 `ai_settings.cn` 中以键值对 `(yi*9+yj, [(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50])` 的形式。如果字典 `ai_settings.cn` 中已经有了键 `yi*9+yj`，则将新的值 `(ai_settings.now_x[i] / 50)*9+ai_settings.now_y[i] / 50` 添加到对应的列表中。 最后，代码返回字典 `ai_settings.cm` 和 `ai_settings.cn`。
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train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)) print('train_db=',type(train_db)) train_db = train_db.shuffle(10000) # 打乱数据 train_db = train_db.batch(128) train_db = train_db.map(preprocess)

这段代码是利用 TensorFlow 中的 Dataset 模块创建一个数据集...输出语句 print('train_db=',type(train_db)) 打印出 train_db 的类型。接着，使用 shuffle 函数将数据集进行随机打乱，参数 10000 表示打乱数据的数量。

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