编写一个类模板,保存一组序列数据(该序列数据可以是int型、char型或者float型,提示:数据成员是一个一维数组,类型是虚拟类型参数),该类需要实现对序列数据输入、输出、求和、求平均、统计序列个数
时间: 2023-04-30 14:04:15 浏览: 76
题目要求编写一个类模板,保存一组序列数据(该序列数据可以是int、char或float类型,由虚拟类类型参数),提示:数据成员是一个一维数组(该类需要实现对序列数据输入、输出、求和、求平均、统计序列个数等操作)。
相关问题
以下说法正确的是 ()。 A.Python支持的char数据类型 B.Python支持int数据类型 C.Python支持float数据类型 D.Python支持list数据类型
正确的是:
B. Python支持int数据类型
C. Python支持float数据类型
D. Python支持list数据类型
Python确实支持char数据类型,但通常它使用str(字符串)来表示字符序列,而不是单独的char类型。所以选项A不完全准确,而选项B、C和D都是Python内置的数据类型。
network_input = [] network_output = [] for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1): # 循环次数,步长为1 sequence_in = notes[i:i + sequence_length] # 每次输入100个序列,每隔长度1取下一组,例如:(0,100),(1,101),(50,150) sequence_out = notes[i + sequence_length] # 真实值,从100开始往后 network_input.append([pitch_to_int[char] for char in sequence_in]) # 列表生成式 # 把sequence_in中的每个字符转为整数(pitch_to_int[char])放到network_input network_output.append(pitch_to_int[sequence_out]) # 把sequence_out的一个字符转为整数 n_patterns = len(network_input) # 输入序列长度 # 将输入序列的形状转成神经网络模型可以接受的 network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1)) # 输入,要改成的形状 # 将输入标准化,归一化 network_input = network_input / float(num_pitch) # 将期望输出转换成{0,1}布尔矩阵,配合categorical_crossentrogy误差算法的使用 network_output = tf.keras.utils.to_categorical(network_output) # keras中的这个方法可以将一个向量传进去转成布尔矩阵,供交叉熵的计算 return network_input, network_output这个代码里有时间步的概念吗
这段代码中确实有时间步的概念。在这段代码中,输入的音符序列被分成多个序列,每个序列包含一个固定长度的音符集合,这个长度就是序列的长度,也就是代码中的sequence_length。然后,每个序列都作为模型的一个时间步输入。在循环中,每次取一个长度为sequence_length的序列作为输入,然后在这个序列后面取一个音符作为输出,这个音符实际上是下一个时间步的输入。
因此,这段代码分割了原始音符序列成为多个长度为sequence_length的序列,将每个序列转换为整数,并将所有的序列作为模型的多个时间步输入。在reshape操作中,第二个维度被设置为sequence_length,表示每个时间步的输入包含一个长度为sequence_length的音符序列。因此,这个代码中的sequence_length就是时间步的概念。
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