把下面循环结构转化为python自带的遍历循环(def trans_dw5(locationlist): i = 0 while i < int(len(locationlist)): bcd1 = (list(locationlist[i].values())) if i == 0: bcd = bcd1 else: bcd = np.vstack((bcd, bcd1)) i = i + 1 return bcd)

时间: 2024-03-17 11:44:59 浏览: 17
以下是将循环结构转化为遍历循环的Python代码: ```python def trans_dw5(locationlist): bcd = [] for loc in locationlist: bcd1 = list(loc.values()) if not bcd: bcd = bcd1 else: bcd = np.vstack((bcd, bcd1)) return bcd ``` 这里使用了一个`for`循环来遍历`locationlist`列表中的每个元素,将其转换为`bcd1`列表。然后,如果`bcd`列表为空,将`bcd1`赋值给它,否则将`bcd1`添加到`bcd`中。最终返回的是`bcd`列表。注意,在转换后的代码中,没有了`i`变量和`while`循环。
相关问题

转换成for循环的语句(def trans_dw5(locationlist): i = 0 while i < int(len(locationlist)): bcd1 = (list(locationlist[i].values())) if i == 0: bcd = bcd1 else: bcd = np.vstack((bcd, bcd1)) i = i + 1 return bcd)

以下是转换成for循环的语句: def trans_dw5(locationlist): bcd = [] for i in range(len(locationlist)): bcd1 = list(locationlist[i].values()) if i == 0: bcd = bcd1 else: bcd = np.vstack((bcd, bcd1)) return bcd

解释以下MATLAB代码每行的意义:data = imread('Baboo.BMP'); [row, col] = size(data); row_flag = judge(row); col_flag = judge(col); trans_num = 3; reborn_num = trans_num; save_name = ['Baboo_',num2str(trans_num), '.jpg']; if row_flag * col_flag == 1 while trans_num > 0 [row, col] = size(data); col_trans_data = col_trans(data); row_trans_data = row_trans(col_trans_data); for i = 1 : row for j = 1 : col if i > row / 2 || j > col / 2 row_trans_data(i, j) = 0; end end end data = row_trans_data(1:row/2, 1:col/2); trans_num = trans_num - 1; end while reborn_num > 0 [row, col] = size(data); for i = 1 : row * 2 for j = 1 : col * 2 if i > row || j > col data(i, j) = 0; end end end row_reborn_data = row_reborn(data); col_reborn_data = col_reborn(row_reborn_data); data = col_reborn_data; reborn_num = reborn_num - 1; end data = uint8(data); imwrite(data, save_name); end

1. `data = imread('Baboo.BMP');` 读取名为 Baboo.BMP 的 BMP 格式图片,将其储存在变量 data 中。 2. `[row, col] = size(data);` 获取变量 data 的行数和列数,分别赋值给 row 和 col。 3. `row_flag = judge(row);` 调用 judge 函数,判断 row 是否满足一定条件,将结果赋值给 row_flag。 4. `col_flag = judge(col);` 调用 judge 函数,判断 col 是否满足一定条件,将结果赋值给 col_flag。 5. `trans_num = 3;` 将变量 trans_num 赋值为 3,表示旋转次数。 6. `reborn_num = trans_num;` 将变量 reborn_num 赋值为 trans_num,表示缩放次数。 7. `save_name = ['Baboo_',num2str(trans_num), '.jpg'];` 将图片保存的文件名赋值为 Baboo_3.jpg,其中数字 3 为旋转次数。 8. `if row_flag * col_flag == 1` 判断 row_flag 和 col_flag 是否同时满足一定条件,如果满足,则执行条件语句块。 9. `while trans_num > 0` 当旋转次数大于 0 时,执行 while 循环。 10. `[row, col] = size(data);` 获取变量 data 的行数和列数,分别赋值给 row 和 col。 11. `col_trans_data = col_trans(data);` 调用 col_trans 函数,对变量 data 进行列方向的旋转操作,将结果赋值给 col_trans_data。 12. `row_trans_data = row_trans(col_trans_data);` 调用 row_trans 函数,对变量 col_trans_data 进行行方向的旋转操作,将结果赋值给 row_trans_data。 13. `for i = 1 : row` 使用 for 循环遍历 row_trans_data 的每一行。 14. `for j = 1 : col` 在上述 for 循环中嵌套一个 for 循环,遍历 row_trans_data 的每一列。 15. `if i > row / 2 || j > col / 2` 如果当前元素的行数大于 row 的一半或列数大于 col 的一半,则执行条件语句块。 16. `row_trans_data(i, j) = 0;` 将当前元素赋值为 0。 17. `end` 结束内层循环。 18. `end` 结束外层循环。 19. `data = row_trans_data(1:row/2, 1:col/2);` 将 row_trans_data 的左上角部分赋值给变量 data,用于下一次旋转操作。 20. `trans_num = trans_num - 1;` 将旋转次数减 1。 21. `while reborn_num > 0` 当缩放次数大于 0 时,执行 while 循环。 22. `[row, col] = size(data);` 获取变量 data 的行数和列数,分别赋值给 row 和 col。 23. `for i = 1 : row * 2` 使用 for 循环遍历 data 的每一行的两倍。 24. `for j = 1 : col * 2` 在上述 for 循环中嵌套一个 for 循环,遍历 data 的每一列的两倍。 25. `if i > row || j > col` 如果当前元素的行数大于 row 或列数大于 col,则执行条件语句块。 26. `data(i, j) = 0;` 将当前元素赋值为 0。 27. `end` 结束内层循环。 28. `end` 结束外层循环。 29. `row_reborn_data = row_reborn(data);` 调用 row_reborn 函数,对变量 data 进行行方向的缩放和旋转操作,将结果赋值给 row_reborn_data。 30. `col_reborn_data = col_reborn(row_reborn_data);` 调用 col_reborn 函数,对变量 row_reborn_data 进行列方向的缩放和旋转操作,将结果赋值给 col_reborn_data。 31. `data = col_reborn_data;` 将 col_reborn_data 赋值给变量 data,用于下一次缩放操作。 32. `reborn_num = reborn_num - 1;` 将缩放次数减 1。 33. `data = uint8(data);` 将变量 data 转换为 uint8 类型。 34. `imwrite(data, save_name);` 将变量 data 以 JPG 格式保存为文件名为 save_name 的图片。

相关推荐

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数,图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE, # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value,出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型,对文本进行分词,然后标注出每个汉字的标签符号,最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中,并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat,其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

最新推荐

recommend-type

NR网络拒绝码-5gsm_cause = 29 (0x1d) (User authentication failed).docx

从3GPP协议和UE端行为分析5G gsm cause #29的网络问题
recommend-type

100款古风PPT (34)(1).pptx

【ppt素材】工作总结、商业计划书、述职报告、读书分享、家长会、主题班会、端午节、期末、夏至、中国风、卡通、小清新、岗位竞聘、公司介绍、读书分享、安全教育、文明礼仪、儿童故事、绘本、防溺水、夏季安全、科技风、商务、炫酷、企业培训、自我介绍、产品介绍、师德师风、班主任培训、神话故事、巴黎奥运会、世界献血者日、防范非法集资、3D快闪、毛玻璃、人工智能等等各种样式的ppt素材风格。 设计模板、图片素材、PPT模板、视频素材、办公文档、小报模板、表格模板、音效配乐、字体库。 广告设计:海报,易拉宝,展板,宣传单,宣传栏,画册,邀请函,优惠券,贺卡,文化墙,标语,制度,名片,舞台背景,广告牌,证书,明信片,菜单,折页,封面,节目单,门头,美陈,拱门,展架等。 电商设计:主图,直通车,详情页,PC端首页,移动端首页,钻展,优惠券,促销标签,店招,店铺公告等。 图片素材:PNG素材,背景素材,矢量素材,插画,元素,艺术字,UI设计等。 视频素材:AE模板,会声会影,PR模板,视频背景,实拍短片,音效配乐。 办公文档:工作汇报,毕业答辩,企业介绍,总结计划,教学课件,求职简历等PPT/WORD模板。
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Flask中的请求处理

![【进阶】Flask中的请求处理](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422085130952.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqMTEzMTE5MDQyNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Flask请求处理概述** Flask是一个轻量级的Web框架,它提供了一个简洁且灵活的接口来处理HTTP请求。在Flask中,请求处理是一个核心概念,它允许
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到