python编程:从入门到实践 第六章 字典

本文深入探讨了Python中字典的基本操作,包括键值对的添加、修改和删除,以及如何遍历字典。通过实例展示了字典的嵌套使用,如字典中包含列表和字典,以及列表中包含字典的场景。

dir={'col':'gree','point':32,'dep':32.01}

#字典无序
#print(dir[0])   #KeyError
print(dir['col'])
print("the dep is "+str(dir['dep'])+'!')

print("添加键值对")
dir['new']=236
dir['newstr']='srt'

print(dir)
print("更改值:")
dir['new']=666
print(dir)


print("删除键值对 ")
del dir['new']
print(dir)

print("字典遍历 ")

for key,val in dir.items():    #!!!!! for key,val in dir: 没有输出 ????
    print(key,"   ---    ",val)
#item()  返回单个的键值对

for key in dir.keys():
    print(key,end=" ")
    print()
for val in dir.values():
    print(val,end=" ")
    print()
# keys() values() 返回列表   可使用列表操作
if 'coll' not  in dir.keys():
    print("six six six !!!")
for key in sorted(dir.keys()):
    print(key)
print(dir)

dir['col']={'gree','blue','orange'}  # 字典 列表
print(dir)
print("集合????????")


print("嵌套")
print("用列表存储字典集合")
alien=[]
for i in range(30):
    new_alien={'color':'greem','heigh':2.00,'speed':'solw'}
    alien.append(new_alien)

print("字典中包含列表 ")
fav_lan={
    'jan':['python','java'],
    'hoowr':['Shell','python'],
    'kail':['C','C++','Python'],
}

for name,lans in fav_lan.items():
    print(name.title()+"'s favorite Language is:")
    for lan in lans:
        print(lan.title()+"\t")



print("在字典中嵌套字典")
users = {
     'aeinstein': {
         'first': 'albert',
         'last': 'einstein',
         'location': 'princeton',
     },
     'mcurie': {
         'first': 'marie',
         'last': 'curie',
         'location': 'paris',
     },
 }

for peo,secs in users.items():
    print(peo)
    for sec  in secs.items():
        print(sec)








数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值