str1 = input().split() str2 = input().split() dirs = dict(zip(str1, str2)) l = list(dirs.items()) l.sort() print(l) items什么意思

时间: 2023-12-17 20:02:30 浏览: 49
在你的代码中,`items()`表示将字典中的键值对转化为元组,并返回一个包含所有元组的列表。所以`l = list(dirs.items())`语句将字典`dirs`中的键值对转化为元组,并将所有元组存储在列表`l`中。`sort()`方法对`l`列表进行排序,并返回排序后的结果。最后,`print(l)`会输出按照键排序后的元组列表。
相关问题

str1·=·input().split() str2·=·input().split() dirs·=·dict(zip(str1,·str2)) l·=·list(dirs.items()) l.sort() print(l) 解释每一句代码

- `str1 = input().split()`: 从标准输入读取一行字符串,并使用 `split()` 方法将其转换为一个列表。`split()` 方法默认使用空格作为分隔符,返回一个包含字符串中所有单词的列表。 - `str2 = input().split()`: 从标准输入读取一行字符串,并使用 `split()` 方法将其转换为一个列表。`split()` 方法默认使用空格作为分隔符,返回一个包含字符串中所有单词的列表。 - `dirs = dict(zip(str1, str2))`: 使用 `zip()` 函数将两个列表按相同位置的元素进行配对,然后使用 `dict()` 函数将配对结果转换为一个字典。这里,`str1` 中的元素将作为字典的键,`str2` 中的元素将作为字典的值。 - `l = list(dirs.items())`: 将 `dirs` 字典中的所有键值对转换为一个包含元组的列表,每个元组包含一个键和其对应的值。 - `l.sort()`: 将列表 `l` 中的元素按照键的字典序排序。 - `print(l)`: 打印排序后的列表 `l`。

list_dirs = os.walk(path)

As an AI language model, I don't have access to the context of your code. However, based on the given line, it seems that the `os.walk()` function is being used to traverse through the directory tree rooted at the specified path (`path`). This function returns a generator that yields a 3-tuple for each directory in the tree. The 3-tuple contains the path to the directory, a list of the directories within that directory, and a list of the files within that directory. The `list_dirs` variable is assigned the generator object returned by the `os.walk()` function.

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这是对单个文件进行预测“import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt from model import convnext_tiny as create_model def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"using {device} device.") num_classes = 5 img_size = 224 data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(int(img_size * 1.14)), transforms.CenterCrop(img_size), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image img_path = "../tulip.jpg" assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path) img = Image.open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) with open(json_path, "r") as f: class_indict = json.load(f) # create model model = create_model(num_classes=num_classes).to(device) # load model weights model_weight_path = "./weights/best_model.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.title(print_res) for i in range(len(predict)): print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy())) plt.show() if __name__ == '__main__': main()”,改为对指定文件夹下的左右文件进行预测,并绘制混淆矩阵

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