我在函数开始之前定义了route_sequence = [],之后函数里写route_sequence = [[0,1,6],[0,3,4,6],[0,5,2,6]],后面写的route_sequence.append(path)会其作用吗
时间: 2024-05-24 18:15:15 浏览: 4
会起作用,但是这个操作会将一个新的列表对象添加到 `route_sequence` 列表中,而不是将 `path` 列表添加到已经定义好的 `route_sequence` 列表中。也就是说,你会得到一个类似于 `[[0,1,6],[0,3,4,6],[0,5,2,6],[7,8,9]]` 的结果,其中 `[7,8,9]` 是 `path` 列表。如果你想将 `path` 列表添加到 `route_sequence` 列表中,你需要使用 `extend` 方法,例如:`route_sequence.extend(path)`。这将会将 `path` 列表中的所有元素添加到 `route_sequence` 列表中。
相关问题
python生成一个包含route_sequence = [[0,1,6],[0,3,4,6],[0,5,2,6]]中route_sequence中列表个数的五维全为0的列表
你可以使用以下代码来生成一个包含route_sequence中列表个数的五维全为0的列表:
```python
route_sequence = [[0,1,6],[0,3,4,6],[0,5,2,6]]
# 计算route_sequence中列表的个数
num_lists = len(route_sequence)
# 生成全为0的五维列表
result = [[[[[0] * num_lists] * num_lists] * num_lists] * num_lists] * num_lists
print(result)
```
输出结果如下:
```
[[[[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]], [[[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]], [[[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]], [[[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]], [[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]]]]
```
IMG_SEQUENCE = np.array([]) INPUT_SEQUENCE = np.array([]) NEXT_SEQUENCE = np.array([])
IMG_SEQUENCE、INPUT_SEQUENCE、NEXT_SEQUENCE都是numpy数组,通常用于机器学习中的数据处理和模型训练。它们的含义分别如下:
- IMG_SEQUENCE:表示图像序列的numpy数组。
- INPUT_SEQUENCE:表示输入序列的numpy数组。
- NEXT_SEQUENCE:表示下一个序列的numpy数组。
这些数组通常在机器学习中用于训练和测试模型,其中IMG_SEQUENCE代表图像数据,INPUT_SEQUENCE代表模型的输入数据,NEXT_SEQUENCE代表模型预测输出的下一个序列。这些数组可以通过各种numpy函数进行操作和转换,以便更好地适应模型训练和预测的需求。