from collections import OrderedDict

时间: 2023-11-17 17:08:37 浏览: 65
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Python的collections模块中的OrderedDict有序字典

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这段代码导入了 Python 标准库中的 collections 模块中的 OrderedDict 类。OrderedDict 是一个有序字典，它可以按照插入顺序来保持字典中的元素顺序，与普通字典不同，普通字典是无序的。OrderedDict 的基本操作与字典相同，但它还支持一些额外的方法和属性，比如 move_to_end() 方法可以将某个键值对移动到字典的末尾。在字典需要按照插入顺序时，可以使用 OrderedDict 来保证顺序。
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浅析python内置模块collections

from collections import OrderedDict d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) od = OrderedDict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) print(list(d.items())) # 输出：[('a', 1), ('c', 3), ('b', 2)]，无序 ...

from collections import ordereddict

"collections" 是 Python 标准库中的一个模块，它提供了许多有用的集合类型，其中之一是 "ordereddict"。"ordereddict" 类似于字典，...通过使用 "from collections import ordereddict" 可以导入 "ordereddict" 类。

from collections import OrderedDict from common.optimizerimport * #优化器

这段代码导入了Python的collections模块中的OrderedDict类，以及自定义模块common.optimizer中的所有内容。其中，common.optimizer中包含了各种优化器的实现。这段代码的作用是让程序能够使用OrderedDict类和各种...

from collections import OrderedDict my_dict = OrderedDict()举个demo

from collections import OrderedDict # 创建一个空的OrderedDict my_dict = OrderedDict() # 向OrderedDict中添加元素 my_dict['a'] = 1 my_dict['b'] = 2 my_dict['c'] = 3 # 打印OrderedDict中的元素 print(my...

mport socket from collections import OrderedDict import numpy as np import tensorflow as tf import utils.io.image import utils.io.landmark import utils.io.text import utils.np_image import utils.sitk_image import utils.sitk_np from dataset import Dataset from datasets.pyro_dataset import PyroClientDataset from network import Unet from spine_localization_postprocessing import bb, bb_iou from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision from tensorflow_train_v2.dataset.dataset_iterator import DatasetIterator from tensorflow_train_v2.train_loop import MainLoopBase from tensorflow_train_v2.utils.data_format import get_batch_channel_image_size from tensorflow_train_v2.utils.loss_metric_logger import LossMetricLogger from tensorflow_train_v2.utils.output_folder_handler import OutputFolderHandler from tqdm import tqdm

这段代码看起来是一个Python脚本，导入了一些需要的模块和库，包括socket、collections、numpy、tensorflow等。它还引用了一些自定义的模块和类，如utils.io、dataset、network等。代码中还使用了一些函数和类，如...

import matplotlib.pyplot as plt from collections import OrderedDict plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 正常显示中文 plt.figure(figsize=(5, 4)) # 设置画布大小 plt.bar(['是'], credit['瑕疵户'].value_counts()[1], color='r', width=0.3) plt.bar(['否'], credit['瑕疵户'].value_counts()[2], color='b', width=0.3) plt.ylabel('客户数量', fontsize=12) # 设置y轴坐标和字体大小 plt.title('瑕疵户', fontsize=12) # 设置标题和字体大小 plt.show()

这段代码使用了Python的matplotlib库和collections库。它的作用是生成一个柱状图，展示数据集中有多少个瑕疵户和非瑕疵户。其中，SimHei字体用来正常显示中文，figsize参数用来设置画布大小，bar函数用来绘制柱状图...

def reload(checkpoint,modelDir='checkpoint',pthType='epoch',print=print,multiGPU=False): try: if checkpoint is not None: saveDict = torch.load(modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint),map_location=device) pth = modelDir+'/encoder_{}_{:08d}.pth'.format(pthType, checkpoint) if checkpoint is None: saveDict = torch.load(modelDir,map_location=device) pth = modelDir saveDict['path'] = pth # print('load: ',pth) if multiGPU: from collections import OrderedDict state_dict = OrderedDict() new_state_dict = OrderedDict() for k, v in saveDict['encoder'].items(): name = k[7:] # remove module. state_dict[name] = v saveDict['encoder'] = state_dict return saveDict except Exception as e: print('**warning**',e,' start from initial model') # saveDict['path'] = e return None

这段代码定义了一个重新加载模型的函数reload()。函数接受以下参数： - checkpoint：表示要重新加载的模型的索引或者轮次。如果为None，则加载整个模型目录。 - modelDir：表示保存模型的目录，默认为...

from ecloud import CMSSEcloudOcrClient import json import os from collections import OrderedDict accesskey = '357c19f09220408cb3650e8ca8a418c7' secretkey = 'f5f4f10272284ec3829460e0a65f5cd2' url = 'https://api-wuxi-1.cmecloud.cn:8443' def request_webimage(imagepath): requesturl = '/api/ocr/v1/webimage' try: ocr_client = CMSSEcloudOcrClient(accesskey, secretkey, url) response = ocr_client.request_ocr_service_file(requestpath=requesturl, imagepath=imagepath) json_data = json.loads(response.text, object_pairs_hook=OrderedDict) # 使用OrderedDict保证输出的文本有序 print(json.dumps(json_data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 使用json.dumps()方法美化输出 except ValueError as e: print(e) if __name__ == "__main__": folder_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pics" # 修改为实际的文件夹路径 for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".png"): imagepath = os.path.join(folder_path, filename) request_webimage(imagepath)帮我修改代码把输出的jason格式的数据保存在txt文件中

from collections import OrderedDict accesskey = '357c19f09220408cb3650e8ca8a418c7' secretkey = 'f5f4f10272284ec3829460e0a65f5cd2' url = 'https://api-wuxi-1.cmecloud.cn:8443' def request_webimage...

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import OrderedDict from common.optimizer import * def f(x, y): return x**2 / 20.0 + y**2 def df(x, y): return x / 10.0, 2.0*y init_pos = (-7.0, 2.0) params = {} params['x'], params['y'] = init_pos[0], init_pos[1] grads = {} grads['x'], grads['y'] = 0, 0 optimizers = OrderedDict() optimizers["SGD"] = SGD(lr=0.95) optimizers["Momentum"] = Momentum(lr=0.1) optimizers["AdaGrad"] = AdaGrad(lr=1.5) optimizers["Adam"] = Adam(lr=0.3) idx = 1 for key in optimizers: optimizer = optimizers[key] x_history = [] y_history = [] params['x'], params['y'] = init_pos[0], init_pos[1] for i in range(30): x_history.append(params['x']) y_history.append(params['y']) grads['x'], grads['y'] = df(params['x'], params['y']) optimizer.update(params, grads) x = np.arange(-10, 10, 0.01) y = np.arange(-5, 5, 0.01) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) # for simple contour line mask = Z > 7 Z[mask] = 0 # plot plt.subplot(2, 2, idx) idx += 1 plt.plot(x_history, y_history, 'o-', color="red") plt.contour(X, Y, Z) plt.ylim(-10, 10) plt.xlim(-10, 10) plt.plot(0, 0, '+') #colorbar() #spring() plt.title(key) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.show()

这段代码实现了一个二次函数的优化问题，并比较了不同优化算法的效果。主要实现过程如下： 1. 定义了目标函数 f(x,y) 和其梯度函数 df(x,y)。 2. 初始化优化参数 params 和梯度 grads。 3. 定义了四个优化算法：...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义，主要用于特征提取。其中包括两个类：BackboneBase_VGG和Backbone_VGG以及一个函数build_backbone。 BackboneBase_VGG类是VGG的基础类，用于构建VGG神经网络...

datas = collections.OrderedDict()'in <string>' requires string as left operand, not collections.OrderedDict

from collections import OrderedDict data = {'name': 'John', 'age': 30} template = "<Name> is {name}, and he is {age} years old." # 正确的方式是先将字典转为字符串 formatted_string = template.format(*...

collections.OrderedDict

from collections import OrderedDict # 创建一个空的OrderedDict od = OrderedDict() # 添加元素 od['a'] = 1 od['b'] = 2 od['c'] = 3 # 遍历字典 for key, value in od.items(): print(key, value) # 输出：...

python读取collections.OrderedDict

from collections import OrderedDict # 创建一个 OrderedDict 对象 d = OrderedDict() d['foo'] = 1 d['bar'] = 2 # 访问元素 print(d['foo']) # 输出 1 print(d['bar']) # 输出 2 注意：由于 OrderedDict...

python中字典的collections.OrderedDict

from collections import OrderedDict # 创建一个空的 OrderedDict od = OrderedDict() # 添加元素到 OrderedDict od['a'] = 1 od['b'] = 2 od['c'] = 3 # 按照元素添加的顺序遍历 OrderedDict for key, value in...

python from collections import_Python中的collections模块详解

Python的collections模块是标准库中非常有用的一个模块，它提供了许多有用的数据类型和容器，比如deque、defaultdict、OrderedDict、Counter等等。以下是一些常用的数据类型和容器的介绍： 1. Counter（计数器）：...
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