三元条件判断的3种实现方法
C语言中有三元条件表达式,如 a>b"htmlcode">
> print c 2
利用and-or条件判断的特性来实现三元条件判断
首先介绍一下,and和or的用法:
python 中的and从左到右计算表达式,若所有值均为真,则返回最后一个值,若存在假,返回第一个假值。
无论是列表,元组还是字符串,空表示False,非空表示True
> 'python' and [] and (2,3) [] > 'python' and [2,3] and (3,4) (3, 4)
or 也是从左到右计算表达式,存在真,则返回第一个为真的值,若均为假,则返回最后一个值。
> 'python' or [3,4] or () 'python' > '' or [] or () ()
然后,我们利用and-or条件判断的特性来实现三元条件判断:
a,b=2,1
c = (a>b and [a] or [b])[0]
> print c 2
使用列表
a,b=2,7
c = [b,a][a>b]
> print c 7
分析:若a>b为真,由于真用1表示,因此相当于c=[b,a][1],即c=a
若a>b为假,由于假用0表示,因此相当于c=[b,a][0],即c=b
> int(False) 0 > int(True) 1
字典(dict)
以下问题都是在用Python写KNN的时候遇到的:
dict_items()
python 字典(dict)的特点就是无序的,按照键(key)来提取相应值(value),如果我们需要字典按值排序的话,那可以用下面的方法来进行:
1 下面的是按照value的值从大到小的顺序来排序。
dic = {‘a':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘asd':4, ‘aa':74, ‘d':0}
dict= sorted(dic.items(), key=lambda d:d[1], reverse = True)
print(dict)
输出的结果:
[(‘aa', 74), (‘a', 31), (‘bc', 5), (‘asd', 4), (‘c', 3), (‘d', 0)]
下面我们分解下代码:
print dic.items() 得到[(键,值)]的列表。
然后用sorted方法,通过key这个参数,指定排序是按照value,也就是元素d[1]的值来排序。reverse = True表示是需要翻转的,默认是从小到大,翻转的话,那就是从大到小。
2 对字典按键(key)排序:
dic = {‘a':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘asd':4, ‘aa':74, ‘d':0}
dict= sorted(dic.items(), key=lambda d:d[0])
print(dict)
dict_get()
dic = {‘a':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘asd':4, ‘aa':74, ‘d':0}
dic.get(‘a',1) 31 dic.get(‘d',1) 0 dic.get(‘f',1) 1
D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d. d defaults to None.
如果k在字典中,返回D[k],即value值,否则返回d,d默认为None
Image和Ndarray互相转换
import numpy as np from PIL import Image img = Image.open(filepath) img_convert_ndarray = np.array(img) ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray ) # np.array(object) 这个函数很强大啊,看源码里面给的注释 # object : array_like # An array, any object exposing the array interface, an object whose # __array__ method returns an array, or any (nested) sequence.
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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