2,有两个列表 a)获取l1中有,l2中没有的值 b)获取l1和l2中内容都没有的元素 l1= [11,22,33] l2=[22,33,44]
时间: 2023-12-10 07:42:57 浏览: 29
a) 可以使用列表推导式实现:
```python
l1 = [11, 22, 33]
l2 = [22, 33, 44]
result = [x for x in l1 if x not in l2]
print(result) # [11,]
```
b) 同样可以使用列表推导式,使用 set 去重后取差集:
```python
l1 = [11, 22, 33]
l2 = [22, 33, 44]
result = list(set(l1 + l2) - set(l1) - set(l2))
print(result) # [44, 11]
```
这里 `l1 + l2` 是将两个列表合并,再使用 set 去重;`set(l1) - set(l2)` 表示取 l1 中有,l2 中没有的元素;`set(l2) - set(l1)` 同理。最后将这三个集合取差集,即为所求。
相关问题
深度学习中什么是正则化?L1正则化和L2正则化有什么区别?
在深度学习中,正则化是一种用于减少模型过拟合的技术。它通过在损失函数中添加一个正则化项来约束模型的复杂度,从而提高模型的泛化能力。
L1正则化和L2正则化是两种常见的正则化方法,它们的区别在于正则化项的计算方式和对模型参数的影响。
L1正则化通过在损失函数中添加模型参数的绝对值之和来惩罚模型的复杂度。它倾向于产生稀疏的模型,即使只有少数的特征对预测结果有显著影响。这使得L1正则化在特征选择和稀疏性建模方面非常有用。
L2正则化通过在损失函数中添加模型参数的平方和来惩罚模型的复杂度。它倾向于使模型参数接近于零,并且对异常值不敏感。L2正则化在防止过拟合和提高模型的鲁棒性方面非常有效。
总结一下:
- L1正则化倾向于产生稀疏的模型,适用于特征选择和稀疏性建模。
- L2正则化倾向于使模型参数接近于零,适用于防止过拟合和提高模型的鲁棒性。
有如下 L1 和 L2列表,请合并这两个列表得到新列表lst,要求L1 和 L2 列表中的元素按顺序在新的列表中交替出现。
可以使用zip和itertools.chain来实现:
```python
import itertools
L1 = [1, 3, 5, 7]
L2 = [2, 4, 6, 8]
lst = list(itertools.chain.from_iterable(zip(L1, L2)))
print(lst)
```
输出结果为:
```
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
```
其中,zip函数将L1和L2按位置一一配对,返回一个元组的迭代器,itertools.chain.from_iterable将这些元组合并成一个迭代器,最后用list函数将迭代器转换为列表lst。
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