for i in range(1, len(nets)): netspeeds.append(nets[i] - nets[i - 1]) 什么意思

时间: 2024-04-11 20:31:34 浏览: 15
这段代码是计算一个列表 `nets` 中相邻元素之间的差值,并将这些差值存储在另一个列表 `netspeeds` 中。 具体解释如下: - `range(1, len(nets))` 用于生成一个范围,从索引 1 开始到 `nets` 列表的长度减 1 结束。这是因为在计算差值时,需要用到相邻的两个元素,所以循环的起始索引是 1。 - `nets[i] - nets[i - 1]` 表示计算第 `i` 个元素与前一个元素之间的差值。例如,当 `i` 等于 1 时,计算的是 `nets[1] - nets[0]`;当 `i` 等于 2 时,计算的是 `nets[2] - nets[1]`,依此类推。 - `netspeeds.append(nets[i] - nets[i - 1])` 将计算得到的差值添加到 `netspeeds` 列表中。 这样,循环结束后,`netspeeds` 列表中存储了 `nets` 列表中相邻元素之间的差值。 希望这样解释清楚了这段代码的含义。如果还有其他问题,请随时提问。
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import psutil import time import sys import os def gather(num): num = int(num) cpus = [] mems = [] nets = [] for i in range(num): time.sleep(1) pnets = psutil.net_io_counters().bytes_recv print(pnets) nets.append(pnets) netspeeds = [] for i in range(1, len(nets)): netspeeds.append(nets[i] - nets[i - 1]) netspeeds.sort() print("netspeed:{:.1f}Mb/s-{:.1f}Mb/s".format(netspeeds[0]/1024/1024*8, netspeeds[-1]/1024/1024*8)) if __name__ == '__main__': gather(sys.argv[1]) 什么意思

这段代码是一个简单的性能监控脚本,它通过 `psutil` 库获取系统的 CPU 使用情况、内存使用情况和网络流量信息。 具体解释如下: - `gather(num)` 函数是用来收集性能信息的,其中 `num` 是指定收集信息的次数。 - 在循环中,使用 `psutil.net_io_counters().bytes_recv` 获取接收的字节数,并将其添加到 `nets` 列表中,每隔 1 秒收集一次。 - 接下来,通过计算相邻元素之间的差值,得到网络速度列表 `netspeeds`。 - 对 `netspeeds` 列表进行排序,并打印出最小和最大的网络速度。 - 在 `if __name__ == '__main__':` 语句块中,使用命令行参数 `sys.argv[1]` 来指定需要收集信息的次数。 你可以通过在命令行中运行脚本,并传递一个数字参数来指定收集信息的次数。例如: ``` python script.py 10 ``` 上述命令将会收集系统性能信息 10 次,并计算网络速度的最小和最大值。 希望以上解释对你理解这段代码有所帮助。如果还有其他问题,请随时提问。

解释nets_list = [i for i in range(self.num_nets)]

nets_list是一个列表,这个列表包含了self.num_nets个元素,每个元素是从0到self.num_nets-1的整数。这段代码用一行简洁的语句创建了这个列表,等价于如下的代码: nets_list = [] for i in range(self.num_nets): nets_list.append(i)

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

# 用字符串来存储最原始的球员信息 player_infos = """Carmelo Anthony,Portland Trail Blazers,SF; Anthony Davis,Los Angeles Lakers,PF; LeBron James,Los Angeles Lakers,SF; Kevin Durant,Brooklyn Nets,SF; James Harden,Brooklyn Nets,PG; Kyrie Irving,Brooklyn Nets,SG; Damian Lillard,Portland Trail Blazers,PG""" # 将原始字符串通过split方法以分号来切割,得到一个列表,并赋值给一个变量 player_infos_list = player_infos.split(';') # 创建一个空字典,用于存储{球队:球员信息列表} team_dict_ = {} # 遍历刚才切割得到的列表,每一个元素都是一个球员信息的字符串 for player_str in player_infos_list: # 将球员字符串通过逗号进行再次切割,得到一个列表,列表里面包含了一个球员的三个特征 player = player_str.split(',') # 获取球员姓名 player_name = player[0].strip() # 获取球员的球队 player_team = player[1].strip() # 获取球员的位置 player_position = player[2].strip() # 将球员信息构建为一个字典 player_info_dic = {"name": player_name, "team": player_team, "position": player_position} # 首先判断球队在不在定义的team_dict里面,如果不在,就为team_dict增加一对键值对,键为球队,值为一个空列表 if player_team not in team_dict: team_dict[player_team] = [] # 然后将球员信息追加到这个列表里面,当循环走完,team_dict里面就存储了所有的球队和球员信息 team_dict[player_team].append(player_info_dic) # team_dict里面获取所有的球队信息,并拼成一个字符串 teams = '|'.join(list(team_dict.keys())) # 通过input函数让用户输入需要查询的球队 team = input("请输入你要查询的球队%s:" % teams) # 利用字典的键索引拿到该球队所有的球员信息列表 team_info = team_dict[team] # 打印表头 print('+' + '-' * 67 + '+') # 这里使用了字符串的center方法和字符串的格式化表达 print("|%s|%s|%s|" % ( 'name'.center(25), 'team'.center(30), 'position'.center(10) )) print('+' + '-' * 67 + '+') # 遍历球员信息列表,格式化打印每个球员信息 for player_info in team_info: print("|%s|%s|%s|" % ( player_info['name'].center(25), player_info['team'].center(30), player_info['position'].center(10), )) print('+' + '-' * 67 + '+')

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