self.series_cur in p.closed(100000, 200000) 我想用这行代码来判断self.series_cur是否在这个区间中(用的portion库),但是报错了,我应该怎么做
时间: 2024-03-02 17:48:17 浏览: 15
你可以检查一下报错信息,看看具体是哪个部分出现了问题,根据问题进行调整。不过从你提供的代码来看,可能是因为`closed`方法返回的是一个生成器,而不是一个列表,所以无法使用`in`操作符来判断元素是否在其中。你可以将生成器转换为列表,然后再进行判断。代码示例如下:
```python
import portion as p
# 假设 self.series_cur 的值为 150000
interval = p.closed(100000, 200000)
interval_list = list(interval) # 将生成器转换为列表
if self.series_cur in interval_list:
print("self.series_cur 在区间内")
else:
print("self.series_cur 不在区间内")
```
这样就可以判断`self.series_cur`是否在`100000`到`200000`的闭区间内了。
相关问题
False == self.cur_self.recv_queue.empty()
这段代码是在Python中使用的表达式,它会返回一个布尔值。在这里,它的意思是判断self.cur_self.recv_queue是否为空,如果为空则返回False,否则返回True。
其中,self表示当前对象,cur_self表示当前的实例对象,recv_queue表示接收队列,empty()是判断队列是否为空的方法。因此,这段代码的意思是判断当前实例对象的接收队列是否为空,如果不为空,则返回True,否则返回False。
cur_input_dim = self.input_dim if i == 0 else self.hidden_dim[i-1]这段代码是什么意思
这段代码是在定义一个循环神经网络(RNN)的类中,用于确定每个循环层的输入维度。具体而言,它通过检查当前循环层的索引(i),来确定应该使用输入维度(input_dim)还是前一层的隐藏维度(hidden_dim[i-1])作为当前循环层的输入维度。如果当前循环层是第一层,则使用输入维度作为输入维度。
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