将两个列表组合在一起,形成一个二维列表
时间: 2023-12-14 12:03:43 浏览: 30
可以使用嵌套列表推导式来实现这个功能。假设有两个列表a和b,可以按照以下方式将它们组合成一个二维列表:
```
combined_list = [[a[i], b[i]] for i in range(len(a))]
```
其中,i是循环变量,循环从0到len(a)-1。每次循环中,使用a[i]和b[i]创建一个小列表,然后将这个小列表添加到combined_list中。最终得到的combined_list就是一个二维列表,其中每个元素都是由a和b对应位置的元素组成的小列表。
下面是一个完整的例子:
```
a = [1, 2, 3]
b = ['a', 'b', 'c']
combined_list = [[a[i], b[i]] for i in range(len(a))]
print(combined_list)
```
输出:
```
[[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
```
相关问题
matlab 不同变量的二维图组合在三维图显示
在 MATLAB 中,可以使用 `subplot` 函数将多个二维图组合在一起,然后使用 `figure` 函数创建一个三维图形窗口,并使用 `plot3` 函数将每个二维图形作为一个数据系列绘制在三维坐标系中。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 生成两个二维数据
x = linspace(-pi, pi, 100);
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
% 创建一个三维图形窗口
figure;
% 在窗口中分别创建两个子图
subplot(1, 2, 1);
plot(x, y1);
title('sin(x)');
xlabel('x');
ylabel('sin(x)');
subplot(1, 2, 2);
plot(x, y2);
title('cos(x)');
xlabel('x');
ylabel('cos(x)');
% 将两个二维图形作为一个数据系列绘制在三维坐标系中
hold on;
plot3(x, ones(size(x)), y1, 'b');
plot3(x, 2*ones(size(x)), y2, 'r');
hold off;
% 设置视角和标题
view(45, 30);
title('Two 2D plots in a 3D space');
```
这个例子中,我们首先使用 `subplot` 函数创建了两个子图,分别绘制了两个不同的函数。然后,我们使用 `plot3` 函数将这两个二维图形作为两个数据系列绘制在三维坐标系中。最后,我们使用 `view` 函数设置了视角,并设置了一个标题。
写一个将列表长度为3作为输入的branchynet代码
以下是一个示例的BranchyNet代码,它接受长度为3的列表作为输入,并在每个分支的末尾输出单个数字:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from branchynet import BranchyNet
class MyBranchyNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyBranchyNet, self).__init__()
# Define three branches
self.branch1 = nn.Sequential(
nn.Linear(3, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 1)
)
self.branch2 = nn.Sequential(
nn.Linear(3, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 1)
)
self.branch3 = nn.Sequential(
nn.Linear(3, 512),
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 1)
)
# Define the classifier
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(3, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 2),
nn.LogSoftmax(dim=1)
)
# Define the BranchyNet
self.branchyNet = BranchyNet(self.classifier, [self.branch1, self.branch2, self.branch3])
def forward(self, x):
# Pass the input through the BranchyNet
out = self.branchyNet(x)
# Return the output
return out
# Example usage
net = MyBranchyNet()
input = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
output = net(input.unsqueeze(0))
print(output)
```
在这个示例中,我们在`MyBranchyNet`中定义了三个分支,每个分支都包含两个全连接层和一个ReLU激活函数。然后,我们定义一个分类器,它将输入传递到三个分支中,并在每个分支的末尾输出单个数字。最后,我们使用`BranchyNet`类将分类器和分支列表组合在一起。
在`forward`方法中,我们将输入传递给`BranchyNet`,并返回输出。请注意,我们在输入张量上使用了`unsqueeze`方法,以将其从形状为`(3,)`的一维向量转换为形状为`(1, 3)`的二维张量,以便与神经网络模块兼容。
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