定义一个生成器函数，实现去除列表[2,5,7,1,4,6,7,9,45,1,2,8,10]中重复元素同时保持原来顺序的功能

可以通过遍历原列表并使用一个新列表来实现去重，同时保持原来顺序的功能。具体实现如下：

def remove_duplicates(lst):
    new_lst = []
    for item in lst:
        if item not in new_lst:
            new_lst.append(item)
    return new_lst

使用该函数可以得到去重后的列表：

lst = [2,5,7,1,4,6,7,9,45,1,2,8,10]
new_lst = remove_duplicates(lst)
print(new_lst)  # [2, 5, 7, 1, 4, 6, 9, 45, 8, 10]

相关问题

定义一个生成器函数，实现去除列表[2,5,7,1,4,6,7,9,45,1,2,8,10]中重复元素同时保持原来顺序的功能。用python

可以使用Python中的`yield`关键字来创建一个生成器函数，实现去除列表中重复元素并保持原来顺序的功能，代码如下：

def unique(seq):
    seen = set()
    for item in seq:
        if item not in seen:
            seen.add(item)
            yield item

使用方法如下：

my_list = [2,5,7,1,4,6,7,9,45,1,2,8,10]
print(list(unique(my_list)))
# 输出：[2, 5, 7, 1, 4, 6, 9, 45, 8, 10]

在上述代码中，我们定义了一个`unique`函数，该函数接受一个列表作为参数，并使用一个`seen`集合来存储已经出现过的元素。当遍历列表时，如果元素没有在`seen`集合中出现过，则将其添加到`seen`集合中并使用`yield`关键字生成该元素。这样就可以在不使用额外内存的情况下去除列表中的重复元素并保持原来顺序。

定义一个Wasserstein损失函数用于一维堆叠降噪自编码器keras

Wasserstein损失函数是一种用于生成模型的损失函数，它可以使生成的样本更加真实。在一维堆叠降噪自编码器中，我们可以使用Wasserstein损失函数来训练模型，使其能够更好地还原输入的信号并去除噪声。

以下是使用Keras实现Wasserstein损失函数的代码：

from keras import backend as K

def wasserstein_loss(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_true * y_pred)

在这个损失函数中，y_true是真实标签，y_pred是模型生成的标签。我们使用K.mean函数计算y_true和y_pred的乘积的平均值作为损失值。

在训练模型时，我们可以将优化器设置为Adam，并将损失函数设置为wasserstein_loss。例如：

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), loss=wasserstein_loss)

这样，我们就可以使用Wasserstein损失函数来训练一维堆叠降噪自编码器了。