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时间: 2023-04-12 18:01:09 浏览: 674

Python 3.x 新特性及10大变化

主要介绍了Python 3.x 新特性及10大变化,本文讲解了Python之父Guido van Rossum谈到了Python 3.0的构思,Python3版本的一些变化如print() and exec() 函数、整数及除法、input()代替raw_input()等,需要的朋友可以参考下 ### Python 3.x 新特性及10大变化详解 #### Python 3.0 的构思与目标 Python 3.0，通常被称为 Python 3000 或简称为 Py3k，是一个重要的里程碑版本，旨在解决早期版本中积累的许多问题，并引入一系列改进，使 Python 成为更强大的编程语言。Python 之父 Guido van Rossum 在构思 Python 3.0 时明确指出：为了修复一些长期以来存在的缺陷和错误，必须打破与以往版本的向后兼容性。这种大胆的决策是为了确保 Python 能够朝着更优秀的方向发展。 Python 3.0 的设计不考虑与早期版本的兼容性，这意味着许多为早期 Python 版本编写的程序将无法直接在 Python 3.0 上运行。为了解决这一问题，Python 2.6 被设计成一个过渡版本，允许用户逐步迁移到 Python 3.0。此外，Python 2.6 支持 Python 2.x 的语法和库的同时，也兼容部分 Python 3.0 的语法与函数。这使得开发者可以在维护现有代码的同时，逐渐适应新版本的变化。 #### Python 3.x 的十大变化 1. **`print()` 和 `exec()` 函数** - **旧版本**: 在 Python 2.x 中，`print` 是一个语句，可以直接使用 `print "Hello, World!"` 来打印信息。 - **新版本**: 在 Python 3.x 中，`print` 成为了一个函数，必须使用括号调用，例如 `print("Hello, World!")`。 - **示例**: ```python # Python 2.x print "The answer is", 2 * 2 # Python 3.x print("The answer is", 2 * 2) ``` - **注意事项**: - 在 Python 3.x 中，必须调用 `print()` 函数才能打印信息。 - 可以使用 `end=""` 参数来避免默认的新行换行。 - 使用 `file` 参数指定输出流，例如 `print("Error", file=sys.stderr)`。 2. **整数除法** - **旧版本**: 在 Python 2.x 中，整数除法会产生一个整数结果（`/`），而 `//` 用于整数除法并向下取整。 - **新版本**: 在 Python 3.x 中，所有数字除法都会产生一个浮点数结果（`/`），而 `//` 仍然保留其整数除法的功能。 - **示例**: ```python # Python 2.x >>> 7 / 2 3 # Python 3.x >>> 7 / 2 3.5 ``` 3. **`input()` 代替 `raw_input()`** - **旧版本**: 在 Python 2.x 中，`raw_input()` 用于读取用户输入，返回一个字符串。 - **新版本**: 在 Python 3.x 中，`raw_input()` 被 `input()` 替代，该函数同样返回一个字符串。 - **示例**: ```python # Python 2.x name = raw_input("Enter your name: ") # Python 3.x name = input("Enter your name: ") ``` 4. **Unicode 字符串** - **新版本**: 在 Python 3.x 中，所有字符串都是 Unicode，默认编码为 UTF-8。 - **示例**: ```python s = "你好" # 直接支持 Unicode 字符 ``` 5. **Xrange 变为 Range** - **新版本**: 在 Python 3.x 中，`xrange` 被重命名为 `range`，并且与 Python 2.x 中的 `xrange` 行为一致，即返回一个可迭代对象而不是列表。 6. **异常处理** - **新版本**: 异常处理语法从 `except Exception, e:` 更改为 `except Exception as e:`。 7. **新式类** - **新版本**: 所有类自动成为新式类，无需显式继承自 `object`。 8. **迭代器和生成器** - **新版本**: 迭代器和生成器的行为更加一致。 9. **模块和包结构** - **新版本**: 模块和包的导入机制进行了优化，以提高性能和清晰度。 10. **其他改进** - **新版本**: 包括但不限于类型注解、格式化字符串、更好的内置函数等。 #### 结论 Python 3.x 的发布标志着 Python 语言发展的一个重要阶段。通过对上述变化的介绍，我们可以看到 Python 3.x 不仅修复了许多早期版本中存在的问题，还引入了一系列改进，使其更加现代化和强大。对于新学习 Python 的用户来说，建议直接从 Python 3.x 开始，以利用这些新特性。而对于已经习惯了 Python 2.x 的开发者来说，则需要逐渐适应这些变化，并利用过渡版本如 Python 2.6 和 2.7 来帮助过渡到 Python 3.x。随着社区的支持和第三方库的更新，Python 3.x 已经成为了主流选择。

这个错误是由于输入的张量维度不符合预期所导致的。具体来说，期望的输入是一个四维张量，但实际输入是一个三维张量。你需要检查你的输入张量的维度是否正确，以确保它符合你的模型的要求。如果你需要更多的帮助，可以提供更多的上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决这个问题。

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raise ValueError(expected 4D input (got {}D input).format(input.dim())) ValueError: expected 4D input (got 3D input)

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ValueError: expected 4D input (got 3D input)

出错ValueError: expected 4D input (got 3D input)

代码报错 ValueError: expected 4D input (got 2D input)

ValueError: expected 4D input (got 3D input)如何解决

ValueError: expected 4D input (got 3D input)如何修改

ValueError: expected 5D input (got 4D input)

image = torch.from_numpy(image)#变为tensor后ValueError: expected 4D input (got 3D input)如何修改

ValueError: Found array with dim 4. LocallyLinearEmbedding expected <= 2.这段代码出现了出现了这个错误ValueError: Found array with dim 4. LocallyLinearEmbedding expected <= 2.

用上述模型，产生如下错误 ： File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:338 in assert_input_compatibility raise ValueError('Input ' + str(input_index) + ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_1: expected ndim=3, found ndim=4

ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2) nn.TransformerEncoderLayer

File D:\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\core.py:2268 in inplace_predict raise ValueError( ValueError: Feature shape mismatch, expected: 2, got 5

raise ValueError( ValueError: Expected the following order of world arguments: SkyCoord

in inplace_predict raise ValueError( ValueError: Feature shape mismatch, expected: 2, got 5

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256])

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 512])

valueerror: expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.size([1, 512])

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用上述模型，产生如下错误： File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:338 in assert_input_compatibility raise ValueError('Input ' + str(input_index) + ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_1: expected ndim=3, found ndim=4