val grouped_list:Iterator[List[Int]]=list.grouped(4) val list1:List[List[Int]]=grouped_list.toList println("grouped_list:") println(list1) val list_to_map:List[Int]=list1.map(_.size) println(list_to_map)

这段代码的作用是将一个整数列表按照每组4个的大小进行分组，然后将分组后的列表转换为一个列表的列表。接着，代码将这个列表的列表中每个子列表的大小提取出来，并放入一个新的列表中。最后，输出这个列表的列表和提取出来的大小列表。

具体来说，这段代码的执行过程如下：

1. 将整数列表按照每组4个的大小进行分组，得到一个迭代器对象`grouped_list`。

2. 将迭代器对象`grouped_list`转换为一个列表的列表`list1`，其中每个子列表表示一个分组。

3. 输出分组后的列表的列表`list1`。

4. 将分组后的列表的列表`list1`中每个子列表的大小提取出来，并放入一个新的列表`list_to_map`中。

5. 输出提取出来的大小列表`list_to_map`。

需要注意的是，这段代码没有进行任何过滤或排序操作，仅仅是将列表按照一定规则进行分组，并提取出每个分组的大小。

相关问题

ip = input('输入IP地址:') if ip.isdigit(): ip1=int(ip) # print("字符串中只包含数字") if ip1>4294967296: print('IP地址不合法') else: def ip2decimalism(ip): dec_value = 0 v_list = ip.split('.') v_list.reverse() t = 1 for v in v_list: dec_value += int(v) * t t = t * (2 ** 8) return dec_value def decimalism2ip(dec_value): ip = '' t = 2 ** 8 for _ in range(4): v = dec_value % t ip = '.' + str(v) + ip dec_value = dec_value // t ip = ip[1:] return ip if __name__ == '__main__': while(1): # ip = input() dec_value = ip2decimalism(ip) # print(dec_value) ip = decimalism2ip(dec_value) print('IP地址是：',ip) break else: ip_list = ip.split(".") ipgeshi=len(ip_list) if ipgeshi >3 and ipgeshi<5: for v in ip_list: v1=int(v) if v1>254: print('IP地址不合法') break else: for i in range(len(ip_list)): ele = bin(int(ip_list[i]))#得到 "0b11000000 0b10101000 0b1100 0b1001111" ip_list[i] = ele[2:]#把0b切掉 得到后面的二进制01内容 #ip_list[i]=ip_list[i].strip("0b")也可以去掉 if len(ip_list[i]) < 8:#补全到八位 strl = "0" * (8 - len(ip_list[i])) + ip_list[i] ip_list[i] = strl val = "".join(ip_list) print('十进制IP地址是：',int("0b"+val, base=2)) break else: print('IP地址不合法')添加窗口

以下是将输入 IP 地址转换为十进制或二进制 IP 地址的代码，结合了 Tkinter 创建的可视化界面：

import tkinter as tk

def ip_conversion():
    ip = entry.get()

    if ip.isdigit():
        ip1 = int(ip)
        if ip1 > 4294967296:
            result_label.config(text="IP地址不合法")
        else:
            decimal_ip = ip2decimalism(ip)
            binary_ip = decimalism2binary(decimal_ip)
            result_label.config(text="IP地址是：" + decimal_ip + "\n32位二进制IP地址是：" + binary_ip)
    else:
        ip_list = ip.split(".")
        ipgeshi = len(ip_list)
        if ipgeshi > 3 and ipgeshi < 5:
            for v in ip_list:
                v1 = int(v)
                if v1 > 254:
                    result_label.config(text="IP地址不合法")
                    break
                else:
                    for i in range(len(ip_list)):
                        ele = bin(int(ip_list[i]))
                        ip_list[i] = ele[2:]
                        if len(ip_list[i]) < 8:
                            strl = "0" * (8 - len(ip_list[i])) + ip_list[i]
                            ip_list[i] = strl
                    val = "".join(ip_list)
                    decimal_ip = str(int("0b" + val, base=2))
                    binary_ip = decimalism2binary(int(decimal_ip))
                    result_label.config(text="IP地址是：" + decimal_ip + "\n32位二进制IP地址是：" + binary_ip)
                    break
        else:
            result_label.config(text="IP地址不合法")

def ip2decimalism(ip):
    dec_value = 0
    v_list = ip.split('.')
    v_list.reverse()
    t = 1
    for v in v_list:
        dec_value += int(v) * t
        t = t * (2 ** 8)
    return str(dec_value)

def decimalism2binary(dec_value):
    binary_ip = format(dec_value, '032b')
    formatted_binary_ip = '.'.join([binary_ip[i:i+8] for i in range(0, 32, 8)])
    return formatted_binary_ip

# 创建窗口
window = tk.Tk()
window.title("IP地址转换")
window.geometry("300x250")

# 创建输入框和按钮
entry = tk.Entry(window)
entry.pack(pady=10)
convert_button = tk.Button(window, text="转换", command=ip_conversion)
convert_button.pack()

# 创建结果标签
result_label = tk.Label(window, text="")
result_label.pack(pady=10)

# 运行窗口主循环
window.mainloop()

通过运行这段代码，你可以在窗口中输入一个 IP 地址，然后选择转换为十进制或二进制 IP 地址，并点击转换按钮。程序将会在窗口中显示转换结果，包括十进制 IP 地址和32位二进制 IP 地址。

为每句代码做注释：for class_name in class_names: current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1

# 循环遍历每个类别的文件夹
for class_name in class_names:
# 拼接当前类别的数据路径
current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name)
# 获取当前类别的所有数据文件名
current_all_data = os.listdir(current_class_data_path)
# 获取当前类别的数据数量
current_data_length = len(current_all_data)
# 生成当前类别数据的索引列表
current_data_index_list = list(range(current_data_length))
# 随机打乱当前类别数据的索引列表
random.shuffle(current_data_index_list)

# 拼接训练集、验证集、测试集的路径
train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name)
val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name)
test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name)

# 计算训练集、验证集、测试集在当前类别中的截止点
train_stop_flag = current_data_length * train_scale
val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale)

# 初始化当前类别的数据索引、训练集数量、验证集数量、测试集数量
current_idx = 0
train_num = 0
val_num = 0
test_num = 0

# 循环遍历当前类别的数据索引列表，将数据复制到对应的训练集、验证集、测试集文件夹中
for i in current_data_index_list:
src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i])
# 如果当前索引在训练集截止点之前，则将数据复制到训练集
if current_idx <= train_stop_flag:
copy2(src_img_path, train_folder)
train_num = train_num + 1
# 如果当前索引在训练集截止点和验证集截止点之间，则将数据复制到验证集
elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag):
copy2(src_img_path, val_folder)
val_num = val_num + 1
# 如果当前索引在验证集截止点之后，则将数据复制到测试集
else:
copy2(src_img_path, test_folder)
# 打印当前数据的拷贝信息
# print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder))
test_num = test_num + 1

# 更新当前类别的数据索引和数量统计信息
current_idx = current_idx + 1