seq.append是什么意思

时间: 2023-10-24 16:09:35 浏览: 146
PY

批量Append

`seq.append()` 是 Python 中的列表方法，用于在列表的末尾添加新的元素。例如，如果有一个列表 `my_list`，想要将元素 `new_item` 添加到列表末尾，可以使用 `my_list.append(new_item)`，这样 `new_item` 就会成为 `my_list` 列表的最后一个元素。
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5. A选项，元组是不可变的，不能使用append()方法；B选项，导入time模块时应使用import time而非from time import timesleep；C选项，循环遍历集合1236的元素（1,2,3,6）并打印；D选项，os模块导入正确，...
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Node.js-append-tree在附加日志上建模树结构

在Node.js环境中，"append-tree"是一个用于在附加日志上构建树形结构的数据模型工具。这个库的主要目的是帮助开发者高效地管理和分析日志数据，尤其是对于那些具有层次关系的日志信息。通过将日志条目组织成树结构，...

seq.Append(coin.transform.DOMove(new Vector2(target.position.x, target.position.y), 1f)); seq.Append(coin.transform.DOMove(target.position, 1f));的含义

这是一段 Unity3D 游戏引擎中的 C# 代码，使用了 DOTween 插件实现了一个物体移动的动画效果。具体含义如下： ...- seq.Append 表示将这个动画效果添加到一个序列中，可能是一连串的多个动画效果组成的序列。

def preprocess_data(notes, chords, note_to_int, chord_to_int): notes_seq = [] chords_seq = [] for note in notes: notes_seq.append(note_to_int[note[1]]) for chord in chords: chords_seq.append(chord_to_int[chord[1]]) notes_seq = np.array(notes_seq) chords_seq = np.array(chords_seq) notes_seq = to_categorical(notes_seq, num_classes=len(note_to_int)) chords_seq = to_categorical(chords_seq, num_classes=len(chord_to_int)) return notes_seq, chords_seq

该函数的返回值为notes_seq和chords_seq，它们分别是经过处理后的音符和和弦序列。 该函数的实现过程是先遍历音符序列notes和和弦序列chords，将它们分别进行映射，然后将映射后的音符和和弦分别转换为numpy数组...

seq.Append(coin.transform.DOMove(new Vector3(transform.position.x, transform.position.y + 2f, transform.position.z), 1f));

这段代码是在DOTween序列中添加了一个Tween动画，该动画作用在coin物体上，使其移动到一个新的位置。具体来说，它使用了DOTween插件中的DOMove()函数，该函数可以控制物体的位置。在这里，它将coin物体移动到了一个...

Y_seq.append(20 * math.log10(item/max_value)) TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

这个错误通常是因为参数 item 是一个数组而不是一个标量值。math.log10() 函数只接受...Y_seq = 20 * np.log10(item/max_value) 这样可以避免 TypeError 错误。希望对你有帮助！如有其他问题，请随时提问。

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def init(self, data): self.data = data def getitem(self, item): return self.data[item] def len(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这写代码分别是什么意思

- nn_seq_us(B)函数：主要用于数据处理，包括将数据集分成训练集、验证集和测试集，对数据进行归一化处理，构建数据集和数据加载器。其中，process(data, batch_size)函数用于将数据集转换为模型可以使用的格式，...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n分别解释一下每行代码都是什么意思

3. nn_seq_us(B) 函数是数据处理的主要部分，它首先调用 load_data() 函数读取数据集，然后按照 6:2:2 的比例分为训练集、验证集和测试集。接下来，它定义了一个 process 函数，用于对每个数据集进行处理。...

def get_seq_cnt(seq): nums = seq.values l = [] pre = 0 i = 0 for n in nums: if n == 0: i = 0 elif (pre == 0 and n != 0) or pre == n: i += 1 else: i = 0 l.append(i) pre = n return pd.Series(l, index=seq.index)

这段代码定义了一个名为 get_seq_cnt 的函数，该函数接受一个序列 seq 作为参数，并返回一个以 seq.index 作为索引的 Pandas Series。 函数首先将序列 seq 中的值存储在 nums 变量中，并创建一个空列表 ...

for seq in data: notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:])

具体来说，seq[:, :NUM_CLASSES] 表示取 seq 数组的所有行，但只取每行的前 NUM_CLASSES 个元素，即音符部分。seq[:, NUM_CLASSES:] 表示取 seq 数组的所有行，但只取每行的后面的元素，即和弦部分。 ...

class SampleDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): self.sequences = [] self.labels = [] for _ in range(1000): seq = torch.randn(10, 5) label = torch.zeros(2) if seq.sum() > 0: label[0] = 1 else: label[1] = 1 self.sequences.append(seq) self.labels.append(label) def __len__(self): return len(self.sequences) def __getitem__(self, idx): return self.sequences[idx], self.labels[idx]

这段代码定义了一个名为SampleDataset的自定义数据集类，用于生成样本数据。数据集包含了1000个序列样本，每个序列包含10个维度为5的随机数。同时，每个序列对应一个标签，标签是一个维度为2的张量。...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __getitem__(self, item): return self.data[item] def __len__(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这是关于什么的代码

代码中的 load_data 函数用于加载数据文件，MyDataset 类用于创建数据集对象，nn_seq_us 函数则用于对数据进行预处理并将其转换为 PyTorch 数据加载器对象。最后，该函数返回训练、验证和测试数据集对象，以及数据的...

seq_x, seq_y = sequence[i:end_ix], sequence[end_ix] X.append(seq_x) y.append(seq_y)

这段代码是用来生成训练数据的，其中sequence是原始的序列数据，i是起始位置，end_ix是终止位置，seq_x表示从起始位置到终止位置前一位的切片，seq_y表示终止位置处的值。通过循环，每次取一个长度为n_...

seq_segment = [0] * len(fact_tokens_) seq_idx = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(fact_tokens_) seq_padding = [0] * (self.max_seq_len - len(seq_idx)) seq_mask = [1] * len(seq_idx) + seq_padding seq_idx = seq_idx + seq_padding seq_segment = seq_segment + seq_padding assert len(seq_idx) == self.max_seq_len assert len(seq_mask) == self.max_seq_len assert len(seq_segment) == self.max_seq_len token_id_full.append(seq_idx) token_id_full.append(seq_mask) token_id_full.append(seq_segment) labels_num = len(self.labels2id) labels_tensor = torch.FloatTensor(labels_num).fill_(0) if self.inference == False: for label in labels: labels_tensor[self.labels2id[label]] = 1 token_id_full.append(labels_tensor) contens.append(token_id_full) return contens

首先将输入的文本转换为token序列，然后对序列进行padding操作，使其长度为固定的max_seq_len。接着生成对应的mask和segment，将它们和token序列一起作为模型的输入。最后，如果是训练模式，则将标签转换为one-hot...

#for seq in data: #seq = int(seq) #notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) #chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) #notes = np.array(notes) #chords = np.array(chords)

其中seq可能是一个多维数组，第一维是序列的长度，第二维是每个时间步的特征向量，其中前NUM_CLASSES个特征代表音符，后面的特征代表和弦。 具体来说，代码中的循环遍历了数据集中的每个序列，将每个序列中的...

def binaryMatrix(l, value=PAD_token): m = [] for i, seq in enumerate(l): m.append([]) for token in seq: if token == PAD_token: m[i].append(0) else: m[i].append(1) return m

这是一个函数，它接受一个列表l和一个可选的参数value（默认为PAD_token）。函数根据列表l中的元素创建一个二进制矩阵，并将其返回。 函数首先创建一个空的矩阵m。然后，它遍历列表l中的每个元素，并为...

def preprocess_data(note, default_value=1): note_to_int = dict((notes, chords) for notes, chords in enumerate(note)) note_to_number = {'C4': 60, 'D4': 62, 'E4': 64, 'F4': 65, 'G4': 67, 'A4': 69, 'B4': 71} # 将音符和和弦分开 notes, chords = [], [] notes.append([note_to_int.get(char, default_value) for char in note]) chords.append([note_to_int.get(char, default_value) for char in note]) # 对音符序列进行one-hot编码 notes = to_categorical(notes, num_classes=NUM_CLASSES) for seq in note: seq = 'C4' if seq.isnumeric(): seq = int(seq) else: # 处理无效的序列字符串 pass seq = note_to_number[seq] seq = int(seq) notes.append(seq[:, :NUM_CLASSES]) chords.append(seq[:, NUM_CLASSES:]) # 对和弦序列进行编码 chords = np.argmax(chords, axis=-1) notes = np.array(notes) chords = np.array(chords) # 对音符和和弦序列进行填充 notes = pad_sequences(notes, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') chords = pad_sequences(chords, maxlen=SEQ_LEN, padding='pre', truncating='pre') return notes, chords

这段代码是一个音乐数据预处理函数，它将音符和和弦分开，对音符进行one-hot编码，对和弦进行编码，并对音符和和弦进行填充。其中，参数note是一个音符序列，default_value是一个默认值，note_to_int和note_to_...

def create_inout_sequences(input_data, input_window ,output_window): inout_seq = [] L = len(input_data) block_num = L - block_len + 1 # total of [N - block_len + 1] blocks # where block_len = input_window + output_window for i in range( block_num ): train_seq = input_data[i : i + input_window] train_label = input_data[i + output_window : i + input_window + output_window] inout_seq.append((train_seq ,train_label)) return torch.FloatTensor(np.array(inout_seq))这段代码什么意思举例说明

这段代码是用来创建输入和输出序列的函数。给定输入数据、输入窗口大小和输出窗口大小，它将返回一个由输入和输出序列组成的列表。 具体来说，函数首先计算出由多少个输入和输出序列组成的块，每个块的大小为输入...

# 初始化变量 output = [['id'] + list(range(1, len(lines[1].strip()) + 1))] current_id = '' current_seq = [] # 循环遍历所有行 for line in lines: # 如果是一个新的序列的id行 if line.startswith('>'): # 如果之前已经读取了一个序列的id和序列 if current_id != '': # 将当前的id和序列添加到输出列表中 output.append([current_id] + current_seq) # 重置当前id和序列 current_id = '' current_seq = [] # 获取新的序列的id current_id = line.strip()[1:] # 如果是一个序列行 else: # 将碱基一个一个地添加到列表中 nucleotides = list(line.strip()) nucleotides_with_spacer = [nucleotide + ' ' for nucleotide in nucleotides] current_seq.append(''.join(nucleotides_with_spacer)) # 将最后一个序列添加到输出列表中 output.append([current_id] + current_seq) # 将输出列表写入到csv文件中 with open('output.csv', 'w', newline='') as f: writer = csv.writer(f, delimiter=',', quoting=csv.QUOTE_NONE) writer.writerows(output)

2. 初始化变量 current_id 和 current_seq，分别用于存储当前正在处理的 DNA 序列的 ID 和序列。 3. 循环遍历输入文件中的所有行。 4. 如果当前行以 > 开头，则表示当前行是一个新的 DNA 序列的 ID 行。 5. ...

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Android圆角进度条控件的设计与应用

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