print(*self.data[:self.size])
时间: 2024-01-16 08:02:25 浏览: 35
`print(*self.data[:self.size])` 是一个 Python 的语法糖,用于将列表 `self.data` 中前 `self.size` 个元素打印出来。其中 `*` 号是解包操作符,可以将列表中的元素一个一个地传递给 `print()` 函数,相当于多次调用 `print()` 函数来输出列表中的每一个元素。
例如,如果 `self.data = [1, 2, 3, 4, 5]`,`self.size = 3`,那么 `print(*self.data[:self.size])` 将会打印出 `1 2 3`,相当于调用了 `print(1, 2, 3)`。
这种写法在打印列表元素时非常方便,可以避免写循环,提高代码的简洁性和可读性。
相关问题
优化下面代码class SparseMatrix: def __init__(self, row, col, num): self.row = row self.col = col self.num = num self.data = [] for i in range(num): self.data.append((0, 0, 0)) def set_value(self, i, j, value): if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col: return False k = 0 while k < self.num and self.data[k][0] < i: k += 1 while k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] < j: k += 1 if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j: self.data[k] = (i, j, value) else: self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = k = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) while i < self.num and j < other.num: if self.data[i][0] < other.data[j][0] or ( self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] < other.data[j][1]): result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 elif self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] == other.data[j][1]: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2]) i += 1 j += 1 else: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 while i < self.num: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 while j < other.num: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 return result A = SparseMatrix(3, 3, 2) A.set_value(0, 0, 1) A.set_value(1, 1, 2) B = SparseMatrix(3, 3, 2) B.set_value(0, 0, 2) B.set_value(1, 1, 3) # 计算 A+B C = A.add(B) # 输出结果 print("A:") for i in range(A.row): for j in range(A.col): print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in range(C.col): print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ") print()
这段代码实现了稀疏矩阵的加法,但可以进行一些优化:
1. 在 set_value 函数中,可以使用 bisect 模块的 bisect_left 函数代替 while 循环来找到插入位置,从而提高效率。
2. 在 add 函数中,使用 while 循环遍历 self.data 和 other.data 的过程可以合并为一个 while 循环,从而简化代码。同时,可以使用 += 运算符代替 result.num += 1。
3. 在输出结果时,可以直接使用 self.data[i*self.col+j][2] 来代替 C.data[i*C.col+j][2]。
下面是优化后的代码:
```python
import bisect
class SparseMatrix:
def __init__(self, row, col, num):
self.row = row
self.col = col
self.num = num
self.data = [(0, 0, 0)] * num
def set_value(self, i, j, value):
if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col:
return False
k = bisect.bisect_left(self.data, (i, j, 0))
if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j:
self.data[k] = (i, j, value)
else:
self.data.insert(k, (i, j, value))
self.num += 1
def add(self, other):
if self.row != other.row or self.col != other.col:
return None
i = j = 0
result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0)
while i < self.num or j < other.num:
if i < self.num and (j >= other.num or self.data[i] < other.data[j]):
result.set_value(*self.data[i])
i += 1
elif j < other.num and (i >= self.num or self.data[i] > other.data[j]):
result.set_value(*other.data[j])
j += 1
else:
result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2])
i += 1
j += 1
return result
A = SparseMatrix(3, 3, 2)
A.set_value(0, 0, 1)
A.set_value(1, 1, 2)
B = SparseMatrix(3, 3, 2)
B.set_value(0, 0, 2)
B.set_value(1, 1, 3)
# 计算 A+B
C = A.add(B)
# 输出结果
print("A:")
for i in range(A.row):
for j in range(A.col):
print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ")
print()
print("B:")
for i in range(B.row):
for j in range(B.col):
print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ")
print()
print("C:")
for i in range(C.row):
for j in range(C.col):
print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ")
print()
```
def __getitem__(self, index): while(self.index+self.TreePoint>self.datalen): filename = self.dataNames[self.fileIndx] # print(filename) if self.dataBuffer: a = [self.dataBuffer[0][self.index:].copy()] else: a=[] cell,mat = self.loader(filename) for i in range(cell.shape[1]): data = np.transpose(mat[cell[0,i]]) #shape[ptNum,Kparent, Seq[1],Level[1],Octant[1],Pos[3] ] e.g 123456*7*6 data[:,:,0] = data[:,:,0] - 1 a.append(data[:,-levelNumK:,:])# only take levelNumK level feats self.dataBuffer = [] self.dataBuffer.append(np.vstack(tuple(a))) self.datalen = self.dataBuffer[0].shape[0] self.fileIndx+=1 # shuffle step = 1, will load continuous mat self.index = 0 if(self.fileIndx>=self.fileLen): self.fileIndx=index%self.fileLen # try read img = [] img.append(self.dataBuffer[0][self.index:self.index+self.TreePoint]) self.index+=self.TreePoint if self.transform is not None: img = self.transform(img) return img
这段代码定义了 `DataFolder` 类的 `__getitem__` 方法,用于根据给定的索引 `index` 获取数据集中的某个样本。
方法的实现如下:
1. 首先,通过 while 循环判断当前索引加上树结构节点数量是否超过当前数据集的长度 `self.datalen`。如果超过,则表示当前文件中的数据已经被完全使用,需要加载下一个文件。
2. 在 while 循环中,首先获取下一个文件名 `filename`。
3. 如果当前数据缓冲区 `self.dataBuffer` 不为空,则将其第一个元素中从当前索引开始到末尾的部分复制给列表 `a`。否则,将 `a` 初始化为空列表。
4. 调用加载器 `self.loader(filename)` 并将返回的 `cell` 和 `mat` 赋值给对应的变量。
5. 使用循环遍历 `cell` 的第二个维度,即 `cell.shape[1]`,并在每次迭代中获取 `mat[cell[0, i]]` 的转置结果,并将其减去1。然后,将该结果的最后一维(Pos 维度)中的最后 `levelNumK` 个元素切片出来,并将其添加到列表 `a` 中。
6. 清空数据缓冲区,并将列表 `a` 中的所有元素按垂直方向堆叠起来,形成一个新的数据缓冲区,并将其赋值给 `self.dataBuffer`。
7. 更新数据集的长度 `self.datalen` 为新的数据缓冲区的长度。
8. 增加文件索引 `self.fileIndx` 的值,以加载下一个文件。
9. 将索引 `self.index` 重置为0。
10. 如果文件索引 `self.fileIndx` 超过了文件数量 `self.fileLen`,则将文件索引设置为 `index` 对文件数量取模的结果,以确保循环使用文件。
11. 尝试读取数据缓冲区中从 `self.index` 开始到 `self.index+self.TreePoint` 结束的部分,并将其添加到列表 `img` 中。
12. 将索引 `self.index` 增加树结构节点数量,以便下一次获取样本时可以继续读取数据缓冲区中的下一个部分。
13. 如果定义了数据转换操作 `self.transform`,则将列表 `img` 应用该转换操作。
14. 最后,返回转换后的列表 `img`。
这段代码通过循环加载数据并维护一个数据缓冲区,以实现按需加载数据,同时提供了一些额外的功能来处理数据集的边界情况。