if isinstance(X, list):

时间: 2024-03-04 08:53:56 浏览: 175
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Listas-Python：Python中的很多列表

这行代码的作用是判断输入的数据 X 是否是列表类型。在自然语言处理领域中，常常使用的是 BERT 等预训练模型进行微调，此时输入的数据通常是一个列表，包含多个输入特征。如果 X 是列表类型，则说明是使用 BERT 等模型进行微调，需要将列表中的每个元素都移动到指定的设备上。如果 X 不是列表类型，则直接将其移动到指定的设备上。
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print(isinstance((1, 2, 3), (list, tuple))) # 输出：False 最后，dir() 函数用于获取对象的所有属性和方法。它返回一个包含字符串的列表，这些字符串是对象的属性和方法的名字。例如，查看字符串对象的...
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python基础教程：浅谈python for循环的巧妙运用(迭代、列表生成式)

print('list:',x) for x in vtuple: print('tuple:',x) for x in vdict: print('dict:',x) for x in vset: print('set:',x) for x in vstr: print('str:',x) 在迭代dict时，需要注意dict是无序的，...

以下代码是什么意思 def convert(self, x, y=None): """Converts simulation coordinates to screen coordinates""" if isinstance(x, list): return [self.convert(e[0], e[1]) for e in x] if isinstance(x, tuple): return self.convert(*x) return ( int(self.width/2 + (x + self.offset[0])*self.zoom), int(self.height/2 + (y + self.offset[1])*self.zoom) )

如果传入的参数 x 是一个列表，该方法会递归地将其每个元素转换为屏幕坐标并返回一个包含屏幕坐标的新列表；如果传入的参数 x 是一个元组，则该方法会将其解包并调用自己进行递归转换。如果传入的参数 y 是 None，则...

def double_in(x, y): match_list = [] is_list_x = isinstance(x, list) is_list_y = isinstance(y, list) if (is_list_x and not is_list_y) or (not is_list_x and is_list_y): special = x if is_list_x else y normal = y if is_list_x else x for ele in special: match_list.append(ele in normal or normal in ele) if is_list_x and is_list_y: for ele_x in x: for ele_y in y: match_list.append(ele_x in ele_y or ele_y in ele_x) else: match_list.append(x in y or y in x) return any(match_list)这段代码的作用

这段代码定义了一个名为...最后，如果x和y都不是列表类型，则检查x是否在y中或y是否在x中，并将结果添加到match_list中。 函数返回match_list中是否有任何一个匹配结果为True，即是否存在重复元素。

#@save def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None, ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=('-', 'm--', 'g-.', 'r:'), figsize=(3.5, 2.5), axes=None): """绘制数据点""" if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() # 如果X有一个轴，输出True def has_one_axis(X): return (hasattr(X, "ndim") and X.ndim == 1 or isinstance(X, list) and not hasattr(X[0], "__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X, Y = [[]] * len(X), X elif has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X * len(Y) axes.cla() for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts): if len(x): axes.plot(x, y, fmt) else: axes.plot(y, fmt) set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend)

- X: x轴上的数据点，可以是一个列表或多个列表的列表。 - Y: y轴上的数据点，可以是一个列表或多个列表的列表。 - xlabel: x轴的标签。 - ylabel: y轴的标签。 - legend: 图例标签，是一个列表。 - xlim...

def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save """使⽤GPU计算模型在数据集上的精度""" if isinstance(net, nn.Module): net.eval() # 设置为评估模式 if not device: device = next(iter(net.parameters())).device # 正确预测的数量，总预测的数量 metric = d2l.Accumulator(2) with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: if isinstance(X, list): # BERT微调所需的（之后将介绍） X = [x.to(device) for x in X] else: X = X.to(device) y = y.to(device) metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel()) return metric[0] / metric[1]

接着使用 torch.no_grad() 来关闭梯度计算，在循环中将数据 X 和标签 y 移动到指定的设备上，使用 net(X) 来进行预测并计算精度，并将结果添加到累加器中。最后返回正确预测的数量除以总预测的数量，即模型在数据集...

train, val, test, s = (data.get(x) for x in ('train', 'val', 'test', 'download')) if val: val = [Path(x).resolve() for x in (val if isinstance(val, list) else [val])] # val path if not all(x.exists() for x in val): LOGGER.info('\nDataset not found ⚠️, missing paths %s' % [str(x) for x in val if not x.exists()])

这段代码是一个数据集加载的代码。首先，它从data字典中获取train、val、test和download四个键对应的值。如果val不为None，则将其转化成路径对象，并检查路径是否存在。如果有任何一个路径不存在，则...

import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if ...

from proxypool.schemas import Proxy def is_valid_proxy(data): if data.__contains__(':'): ip = data.split(':')[0] port = data.split(':')[1] return is_ip_valid(ip) and is_port_valid(port) else: return is_ip_valid(data) def is_ip_valid(ip): a = ip.split('.') if len(a) != 4: return False for x in a: if not x.isdigit(): return False i = int(x) if i < 0 or i > 255: return False return True def is_port_valid(port): return port.isdigit() def convert_proxy_or_proxies(data): if not data: return None if isinstance(data, list): result = [] for item in data: # skip invalid item item = item.strip() if not is_valid_proxy(item): continue host, port = item.split(':') result.append(Proxy(host=host, port=int(port))) return result if isinstance(data, str) and is_valid_proxy(data): host, port = data.split(':') return Proxy(host=host, port=int(port))给这段代码加注释

if isinstance(data, list): # 如果数据是列表类型，则遍历列表中的每个元素，将其转换为Proxy对象，并将转换结果添加到一个列表中 result = [] for item in data: # 跳过无效的代理数据 item = item.strip() ...

E:\python\python.exe D:\pythonprojects\PycharmProjects\数学建模\数学建模2023省赛2\test\2.py 用户编号 0 : 用户编号 Traceback (most recent call last): File "D:\pythonprojects\PycharmProjects\数学建模\数学建模2023省赛2\test\2.py", line 20, in <module> data_list = [0 if isinstance(x, str) and np.isnull(x) else x for x in data_list] File "D:\pythonprojects\PycharmProjects\数学建模\数学建模2023省赛2\test\2.py", line 20, in data_list = [0 if isinstance(x, str) and np.isnull(x) else x for x in data_list] File "E:\python\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 320, in __getattr__ raise AttributeError("module {!r} has no attribute " AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'isnull'

抱歉，我之前给出的解决方案有误。...data_list = [0 if isinstance(x, str) and np.isnan(x) else x for x in data_list] 这样修改后，你的代码应该能够正常运行了。再次抱歉给你带来的困扰。

程序运行提示integer_neighbors = [int(n) for n in neighbors if isinstance(n, int)] TypeError: 'float' object is not iterable,修改程序if neighbors: integer_neighbors = [int(n) for n in neighbors if isinstance(n, int)] unique_neighbors = list(set(integer_neighbors)) avg = sum(unique_neighbors) / len(unique_neighbors) f3.write(f'{x}\t {y}\t {avg}\n')

integer_neighbors = [int(n) for n in neighbors if isinstance(n, (int, float))] unique_neighbors = list(set(integer_neighbors)) avg = sum(unique_neighbors) / len(unique_neighbors) f3.write(f'{x}\t ...

优化下列python代码中的递归函数：def words_divi(words, n): division_words = words / n print(division_words) if division_words <= words_max: if isinstance(division_words, int): for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: round(division_words) if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: n = n + 1 print(n) words_divi(words, n) if __name__ == "__main__": words_list = [] bits_list = [] words_list.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) bits_list.append(list(range(16, 145, 1))) words = 16388 bits = 148 words_max = max(words_list[0]) bits_max = max(bits_list[0]) words_min = min(words_list[0]) bits_min = min(bits_list[0]) sram_list = [] num = 2 words_divi(words, num) print(sram_list)

if division_words in words_list: for i in range(n): sram_list.append(str(division_words) + 'x' + str(bits_max)) else: while division_words < words_max: division_words = division_words + 1 if ...

解释这段代码for i, pred in enumerate(preds): shape = orig_img[i].shape if isinstance(orig_img, list) else orig_img.shape if not len(pred): results.append({"det": [], "segment": []}) continue if proto is None: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() results.append({"det": pred}) continue if retina_mask: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], shape[:2]) # HWC segments = [ops.scale_segments(input_hw, x, shape, normalize=False) for x in ops.masks2segments(masks)] else: masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], input_hw, upsample=True) pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() segments = [ops.scale_segments(input_hw, x, shape, normalize=False) for x in ops.masks2segments(masks)] results.append({"det": pred[:, :6].numpy(), "segment": segments}) return results

2. shape = orig_img[i].shape if isinstance(orig_img, list) else orig_img.shape：根据输入图像orig_img的类型，获取图像形状shape。如果orig_img是列表，则获取第i个图像的形状；否则，获取整个图像的...

isinstance(X, list)

这是 Python 中的内置函数 isinstance()，用于判断对象 X 是否为列表类型。如果 X 是列表类型，则返回 True...if isinstance(my_list, list): print("my_list is a list") else: print("my_list is not a list")

def json_to_url_params(json_obj): #body = {'sdkVersion': '1.0.30_1','timestamp': timestamp,'vin':"LJUBMSA24PKFFF198"} # 要发送的数据 if isinstance(json_obj, dict): # 对字典类型的值进行处理 items = json_obj.items() elif isinstance(json_obj, list): # 对列表类型的值进行处理 items = enumerate(json_obj) else: # 对其他类型的值直接返回字符串形式 return str(json_obj) # 递归处理每个键值对，并按 ASCII 码排序 params = [] for key, value in sorted(items, key=lambda x: str(x[0])): if isinstance(value, (dict, list)): # 对嵌套的字典或列表类型的值进行递归处理 sub_params = json_to_url_params(value) params.extend([(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) else: # 对其他类型的值进行 URL 编码后拼接成键值对 params.append((str(key), quote_plus(str(value)))) if isinstance(value, dict): # 对字典类型的值进行递归处理 sub_params = dict_to_url_params(value) url_params.extend([(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params]) elif isinstance(value, list): # 对列表类型的值进行递归处理 sub_params = list_to_url_params(value) url_params.extend([(f"{key}[]", sub_value) for sub_value in sub_params]) return params sorted_json = json.dumps(body, sort_keys=True) # 将排序后的JSON对象转换为URL键值对拼接的字符串 上面的函数需要将字典跟列表分开处理 请修改

if isinstance(value, (dict, list)): # 对嵌套的字典或列表类型的值进行递归处理 sub_params = json_to_url_params(value) return [(f"{key}.{sub_key}", sub_value) for sub_key, sub_value in sub_params] ...
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程序运行提示integer_neighbors = [int(n) for n in neighbors if isinstance(n, (int, float))] TypeError: 'float' object is not iterable，修改程序integer_neighbors = [int(n) for n in neighbors if isinstance(n, (int, float))] unique_neighbors = list(set(integer_neighbors)) avg = sum(unique_neighbors) / len(unique_neighbors) f3.write(f'{x}\t {y}\t {avg}\n')

unique_neighbors = list(set(integer_neighbors)) avg = sum(unique_neighbors) / len(unique_neighbors) f3.write(f'{x}\t {y}\t {avg}\n') 这样就可以避免在非数字类型上进行转换和迭代操作，从而解决这...

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