sorted(data)[len(data)//2]
时间: 2024-06-03 09:13:20 浏览: 10
这行代码的作用是找到一个列表中的中位数,前提是这个列表已经按照从小到大的顺序排好了序。
具体实现方法是,先使用 sorted 函数将列表从小到大排序,然后使用整除符号 // 取整数部分得到列表长度的一半,最后使用列表索引取得中位数。
需要注意的是,如果列表长度为偶数,则这行代码得到的是中间两个数中靠前的一个数。如果要得到中间两个数的平均值,则需要再进行一步操作。
相关问题
传入两个小写字符串data1和data2,判断data2是否包含data1的排列。
可以通过对data1和data2中的字符进行排序,然后比较两个排序后的字符串是否相等来判断data2是否包含data1的排列。具体实现可以参考以下代码:
```python
def checkInclusion(data1: str, data2: str) -> bool:
# 对两个字符串进行排序
sorted_data1 = ''.join(sorted(data1))
for i in range(len(data2) - len(data1) + 1):
sub_str = data2[i:i+len(data1)]
if sorted(sub_str) == sorted_data1:
# 找到了data1的排列
return True
# 在data2中未找到data1的排列
return False
```
其中,`sorted()`函数可以对字符串进行排序,`''.join()`函数可以将排序后的字符列表拼接成字符串。在主函数中,我们遍历data2中所有长度为len(data1)的子串,并进行排序比较。如果找到了一个与data1排序后相等的子串,则说明data2包含data1的排列。如果遍历完所有子串后仍未找到,则说明data2不包含data1的排列。
class Dataset(torch.utils.data.Dataset): def init(self, root): self.root = root if not os.path.exists(self.root): raise Exception("[!] {} not exists.".format(root)) #sort file names self.input_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/_train.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data")))) self.label_paths = sorted(glob(os.path.join(self.root, '{}/_lab.npy'.format("GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab")))) self.name = os.path.basename(root) #print(self.input_paths) #print(self.label_paths) if len(self.input_paths) == 0 or len(self.label_paths) == 0: raise Exception("No signal/labels are found in {}".format(self.root))这里面的标签数据和训练数据是什么样的
这段代码是一个 PyTorch 数据集的定义,它用于加载训练数据和标签数据。训练数据和标签数据都是以 Numpy 数组的形式保存在磁盘上的,通过指定文件路径来加载数据。具体来说,训练数据存储在路径 "GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_data" 下的名为 "_train.npy" 的文件中,标签数据存储在路径 "GB_data/Real/noise_data/"+Noise+"/train_lab" 下的名为 "_lab.npy" 的文件中。
这段代码中的数据集是针对某个特定的噪声类型 "Noise" 的,因为训练数据和标签数据的路径中都包含了该参数。在实际使用时,可以根据需要修改数据路径和噪声类型参数来加载相应的数据集。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)