def __init__(self, max_size): 对于这样的init,python该怎么定义这个类的变量

时间: 2024-03-04 14:49:47 浏览: 59
在Python中,类变量可以在类的定义中直接定义。在`__init__`方法中定义的是实例变量,它们是每个类实例的独立属性。如果要定义一个类变量,可以使用以下语法: ``` class MyClass: max_size = 100 def __init__(self): self.name = "example" ``` 在这个例子中,`max_size`是一个类变量,它在类的定义中直接定义,而`name`是实例变量,它在`__init__`方法中定义。 当创建实例时,类变量会被所有实例共享,而实例变量只能被创建它们的实例访问。例如: ``` obj1 = MyClass() obj2 = MyClass() print(obj1.max_size) # 输出 100 print(obj2.max_size) # 输出 100 obj1.max_size = 200 print(obj1.max_size) # 输出 200 print(obj2.max_size) # 输出 100 ``` 在这个例子中,`max_size`是一个类变量,所有实例都拥有相同的值100。当我们修改`obj1.max_size`时,它实际上是创建了一个新的实例变量`max_size`,而不是修改类变量。因此,`obj2.max_size`仍然是100。
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def __init__(self, G, max_iter=20): self._G = G self._n = len(G.nodes(False)) # 节点数目 self._max_iter = max_iter这段代码什么意思

这段代码是一个 Python 类的初始化方法(`__init__`)。 参数 `G` 是一个 NetworkX 图对象,表示图的结构。 参数 `max_iter` 是一个整数,表示 PageRank 算法的最大迭代次数,默认为 20。 `self._G` 将传入的图对象存储在类的成员变量 `_G` 中。 `self._n` 是图中节点的数量,存储在类的成员变量 `_n` 中。 `self._max_iter` 存储了最大迭代次数。

你是一个资深的Python工程师,讲一下用Python语言设计字符顺序串类的类怎么写,需要加上这些代码(MaxSize=100 class SqString:     def __init__(self):         self.data=[None]*MaxSize         self.size=0)计算一个顺序串s中最大字符出现的次数

好的,我可以给你讲一下用Python语言设计字符顺序串类的类以及如何计算一个顺序串s中最大字符出现的次数。 首先,我们需要定义一个字符顺序串类,可以用以下代码来实现: ``` MaxSize = 100 class SqString: def __init__(self): self.data = [None] * MaxSize self.size = 0 ``` 这个类中有两个成员变量,`data`和`size`。`data`是一个长度为`MaxSize`的列表,用于存储字符顺序串中的字符;`size`是字符顺序串的实际长度。 接下来,我们需要实现这个类的一些方法,比如插入、删除、查找等方法。这些方法的实现方式可以根据具体需求来定。 最后,我们需要计算一个顺序串`s`中最大字符出现的次数。可以使用以下代码来实现: ``` def max_char_count(s): char_dict = {} max_count = 0 for c in s: if c in char_dict: char_dict[c] += 1 else: char_dict[c] = 1 max_count = max(max_count, char_dict[c]) return max_count ``` 这个函数首先定义了一个空字典`char_dict`,用于存储字符出现的次数。然后遍历顺序串`s`中的每个字符,如果该字符已经在字典中出现过,则将其出现次数加1;否则将其加入字典并将其出现次数设置为1。最后,函数返回字典中最大的值,即为顺序串中最大字符出现的次数。 希望对你有所帮助!
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帮我看看这段代码报错原因: Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下:cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

结合以下代码 import sensor import image import time from pyb import UART import struct # 导入struct模块 typecode ='bi' code = '' sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() # 初始化UART uart = UART(3, 115200) # 根据实际情况修改UART的端口和波特率 # 定义一个结构体类型和一个结构体变量 class OpenmvDataStruct: def __init__(self, shape, num): self.shape = shape self.num = num data = OpenmvDataStruct('N', 0) # 初始值为shape为'N',num为0 while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print('圆形') data.shape = 'C' #标识为C data.num = 1 img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print('矩形') data.shape = 'R' #标识为2 data.num = 2 # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 75: print('三角形') data.shape = 'T' #标识为T data.num = 3 print("FPS %f" % clock.fps()) # 将结构体变量data打包成字节流,并发送给Arduino # 打包data为字节流 packed_data = struct.pack(typecode, ord(data.shape), data.num) print(ord(data.shape)) uart.write(packed_data) # 发送数据

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