失去循环标记的Python,我这样实现跳出外层循环

Pytorch版deeplabv3+环境配置训练自己的数据集 参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_36766560/article/details/110009622?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522161594607816780266214828%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=161594607816780266214828 阅读详情
朋友圈的学问

对于刚刚过去的教师节,大家是否发现了点什么…凡是哪个混的风生水起,都喜欢在朋友圈里面感谢一下母校,缅怀一番师生情。那混的不好的,比如我这种苦逼IT搬砖民工,在教师节的朋友圈说说是什么样的呢?哈哈…
教师节的朋友圈

孟子曾说 穷则独善其身,达则兼善天下。意思是不得志的时候就要管好自己的道德修养,得志的时候就要努力让天下人都能得到好处。所以贫穷的我就用苦荞籽庆祝这个节日,为什么说庆祝?只能说,这年头,谁还没个教师资格证了,跟谁俩呢!
呵呵哒

不完美的Python

自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。

跳出外层循环

大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:

public class OuterLoop {
    public static void main(String[] args) {
        outer:
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            inner:
            for (int j = 0; j < 5; j++) {
                System.out.println(j);
                if (j == 2) {
                    break outer;
                }
            }
        }
        System.out.println("over!");
    }
}

output:
0
1
2
over!

我们通过定义标签,在遇到break continue等关键字时,可以控制指定的循环层,然而Python没有标签的概念,那么Python该如何实现这种功能呢?

Python循环跳出

为了方便大家理解,我们来举一个臭不要脸的例子吧!
加入小张、我、小李三个人经常一起吃饭,吃饭就涉及付账了,如果AA那大家都能接受,如果一个人请客,那他俩付钱我当然愿意,如果是我付钱那我吃完了就赶紧尿遁…好了,有这个前提,我们开始写代码吧。

定义函数实现

对于多层循环,在Python中,也许最易于理解的方式就是通过函数return来实现了。但这里要注意一个问题,函数的return会跳出所有循环,对于两层以上的循环不适用…

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @WeChat   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @Date     : 2019/9/11 0:03
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : OuterLoop.py
import random

people = ['zhang', 'me', 'li']
payments = ['AA', 'stand_treat']

def dine_together():
    # 为了避免一成不变的套路,我们添加两个列表随机
    random.shuffle(payments)
    print(payments)
    random.shuffle(people)
    print(people)

    for payment in payments:
        for person in people:
            if payment == 'stand_treat':
                if person == 'me':
                    print("居然我请客,赶紧尿遁...")
                    people.remove('me')
                    schlemiel = random.choice(people)
                    print("倒霉孩子{}请客".format(schlemiel))
                    # 当遇到我请客,直接结束外层循环,函数返回...
                    return
                else:
                    print("今天{}请客".format(person))
            else:
                print('今天吃饭{},等下{}付钱,大家记得把钱给它...'
                      .format(payment, person))

dine_together()

output:
['stand_treat', 'AA']
['zhang', 'li', 'me']
今天zhang请客
今天li请客
居然我请客,赶紧尿遁...
倒霉孩子li请客
标记变量实现

我们可以通过定义变量值来进行判断是否退出循环,操作如下:

import random

people = ['zhang', 'me', 'li']
payments = ['AA', 'stand_treat']

# 为了避免一成不变的套路,我们添加两个列表随机
random.shuffle(payments)
print(payments)
random.shuffle(people)
print(people)

runaway = False
for payment in payments:
    for person in people:
        if payment == 'stand_treat':
            if person == 'me':
                print("居然我请客,赶紧尿遁...")
                people.remove('me')
                schlemiel = random.choice(people)
                print("倒霉孩子{}请客".format(schlemiel))
                # 修改标记变量
                runaway = True
                # 当遇到我请客,直接结束外层循环,函数返回...
                break
            else:
                print("今天{}请客".format(person))
        else:
            print('今天吃饭{},等下{}付钱,大家记得把钱给它...'
                  .format(payment, person))
    # 判断标记变量
    if runaway:
        break

output:
['stand_treat', 'AA']
['li', 'me', 'zhang']
今天li请客
居然我请客,赶紧尿遁...
倒霉孩子zhang请客
for else实现

for…else…的运行逻辑是当for循环正常执行结束就会运行其else语句,如果中途break的话,就不会执行else中的内容
有失必有得,虽然python没有循环标记,却多出了一个for else的操作,帮助我们实现需求。

import random

people = ['zhang', 'me', 'li']
payments = ['AA', 'stand_treat']

# 为了避免一成不变的套路,我们添加两个列表随机
random.shuffle(payments)
print(payments)
random.shuffle(people)
print(people)

for payment in payments:
    for person in people:
        if payment == 'stand_treat':
            if person == 'me':
                print("居然我请客,赶紧尿遁...")
                people.remove('me')
                schlemiel = random.choice(people)
                print("倒霉孩子{}请客".format(schlemiel))
                # 当遇到我请客,直接结束外层循环,函数返回...
                break
            else:
                print("今天{}请客".format(person))
        else:
            print('今天吃饭{},等下{}付钱,大家记得把钱给它...'
                  .format(payment, person))
    else:
        # 未出现break操作,执行else,通过continue继续操作
        continue
    # 出现break操作,跳过else,直接外层break,结束外层循环
    break
The End

OK,今天的内容就到这里,如果觉得内容对你有所帮助,欢迎点击文章右下角的“在看”。
期待你关注我的公众号 清风Python,如果觉得不错,希望能动动手指转发给你身边的朋友们。
希望每周一至五清晨的7点10分,都能让清风Python的知识文章叫醒大家!谢谢……
清风Python

STM32G0实战:手把手教你用国产GD25Q16 Flash存储传感器数据(附完整驱动) 本文详细介绍了如何使用国产GD25Q16 Flash芯片与STM32G0系列MCU实现传感器数据存储的完整方案。从SPI接口配置、驱动层实现到存储系统架构设计,提供了实战代码和优化策略,帮助开发者快速构建高性价比的物联网数据存储系统。 阅读详情

相关推荐

鸿蒙【ArkTS】使用TS装饰器封装网络请求HTTP

在HarmonyOS应用开发中,通过HTTP访问网络,可以使用官方提供的@ohos.net.http模块。但是官方提供的直接使用不太好使用,需要封装下才好。这里采用TS的装饰器实现AOP效果 完成前后端接口风格的统一

weixin_60376559的博客 5611

python三层for循环_python(3)- 循环语句:从最内层跳出多层循环

跳出多层循环:三层循环,最里层直接跳出3层方法一:在Python中,函数运行到return这一句就会停止,因此可以利用这一特性,将功能写成函数,终止多重循环def work(): #定义函数for i in range(5):print("i=", i)for j in range(5):print("--j=", j)for k ...

weixin_39989384的博客 1549

龙头复盘神器/复盘于导出工具最新版5.6

龙头复盘神器,复盘于导出工具

初入python踩过的坑 8240

Python break语句:多层循环中break是终止(或跳出)本层(也即所在层)循环,后者说是跳出最内层循环。也就是break只能跳出一层循环而不是多层循环

Fool笔记 break语句用在循环体中,是使所在循环立即终止,即跳出所在循环,继续执行循环结构后面的语句。 对于嵌套的循环,break使本层循环立即终止,也就是跳出所在层循环。或者说break是跳出最贴近break(离break最近)的那一层循环(类似if 与 else 的贴合) 这里看一下代码验证: # break贴合的判断 for i in range(1,4): #外层循环 print('第%s次循环。'%i) for n in r...

VeryDelicious的博客 3万+

电化学阻抗谱(EIS)在锂离子电池中的应用

摘要电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy, EIS)是一种重要的电化学测试方法,在锂离子电池动力学反应机理研究及动力学参数测量等方面具有广泛的应用。在锂离子电池运行过程中,各反应步骤的动力学参数及时间常数不同,而EIS可以在较宽的频率范围内对体系施加小幅正弦激励信号,使得在特定频率下突出特定时间常数的电极过程,从而将复杂的电极过程分离,实现单一电极过程动力学的分析。通过对交流阻抗信息的研究,也可以为锂离子电池及其他电池的应用与管理、电化学过程设计及电极材

qiushireader的博客 2652

四十二、Fluent欧拉模型流化床模拟:从基础设置到颗粒动力学解析

本文详细解析了Fluent欧拉模型在流化床模拟中的应用,从基础概念到颗粒动力学设置全面覆盖。重点介绍了欧拉模型的颗粒温度概念、多相流配置技巧以及关键参数优化策略,帮助工程师准确模拟气固两相流动现象。通过实用案例演示了网格检查、求解器配置和边界条件设置的最佳实践。

weixin_27303545的博客 445

python基础-结束循环的方式

python结束循环的方式有3种,分别是break,continue,return。这三种方式大家经常会弄混,那么到底是怎么用的呢,我用这篇文章给大家解惑。

qq_39568217的博客 2万+

天池长期赛:二手车价格预测(422方案分享)

本次比赛是一次很好的锻炼数据挖掘能力的入门赛,从EDA-数据清洗-特征工程-模型调参-模型融合,能够完整的学习到大数据的分析和挖掘,值得历练。

weixin_46685991的博客 1万+

python开发技巧——跳出多层循环

python跳出两层循环

paycho的博客 8506

【SOC 芯片设计 DFT 学习专栏 -- DFT DRC规则检查】

在现代半导体设计中,DFT(Design for Test)技术的重要性不言而喻。它确保了芯片在制造完成后能够进行高效和可靠的测试。DFT设计规则检查(DRC)作为DFT流程中的一个关键环节,通过一系列自动化工具检测设计中的潜在问题,从而保证设计的可测试性和整体质量。在本文中,我们将详细探讨DFT DRC的概念、重要性、检查流程以及具体的规则和应用。Tessent是业界领先的DFT解决方案之一,其DRC工具通过一系列自动化检查,确保设计符合DFT要求。

CodingCos的博客 4168

3D Slicer中文教程(三)—数据加载及保存方式

1.打开数据与保存数据 (1)打开数据 ——可以将数据拖拽到3D Slicer应用窗口或者从菜单栏工具栏打开。 ——多种方式加载大量数据。 有关DICOM数据,请参阅DICOM模块文档。 对于几乎所有其他(包括场景),您可以使用添加数据对话框。 有关支持的数据格式的列表,请参阅此列表。 请注意,仅部分支持列出的某些格式。 ——对于一些更复杂的格式(特别是DWI),建议首先使用DICOM到n...

weixin_33676492的博客 5536

python循环怎么结束_python如何结束循环

python中的break语句和continue语句breakbreak是终止本次循环,比如你很多个while循环,你在其中一个while循环里写了一个break,满足条件,只会终止这个while里面的循环,程序会跳到上一层while循环继续往下走以简单的for循环来举例for i in range(10):print("-----%d-----" %i)for j in range(10):if...

weixin_39831503的博客 8740

vscode中运行gcc -v命令失败了,提示:gcc不是内部或外部命令...如何解决?

🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏,该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因,并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者,还是拥有多年项目经验的资深工程师,本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径,助力你加速成长,攻克技术壁垒,迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀!

**My Coding Family** 976

python跳出外层循环_失去循环标记的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。跳出外层循环大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:public class OuterLoop {public static void main(...

weixin_30466329的博客 731

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

python break跳出外层_失去循环标记的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。跳出外层循环大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:public class OuterLoop {public static void main(...

weixin_39612023的博客 398

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

python跳出两层for_失去循环标记的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。跳出外层循环大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:public class OuterLoop { public static void ...

weixin_39839968的博客 160

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

失去循环标签的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python 自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。 跳出外层循环 大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子: Python循环跳出 为了方便大家理解,我们来举一个臭不要脸的例子吧! 加...

华为云官方博客 2420

python如何跳出外层循环_失去循环标签的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。跳出外层循环大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:Python循环跳出为了方便大家理解,我们来举一个臭不要脸的例子吧!加入小张、我、小李三个人经常...

weixin_39517054的博客 584

python跳出外层循环_失去循环标签的Python,我这样实现跳出外层循环

不完美的Python自从各类Python大火,感觉天上地下哪儿都有Python的一席之地,Python功夫好啊…但python有些细节上缺少其他语言的便利。今天我们就来举几个例子。跳出外层循环大家都知道,在Java中存在标签的概念,当我们存在多层循环时,Java可以使用标签控制指定的循环层。举个小栗子:Python循环跳出为了方便大家理解,我们来举一个臭不要脸的例子吧!加入小张、我、小李三个人经常...

weixin_39911567的博客 153

分支语句和循环语句

C语言初阶的简单理解。

weixin_73602892的博客 357

Python学术图表黑白绘制技巧:从线型、标记到灰度对比的完整指南

数据可视化是科研与工程领域传递信息的关键技术,其核心原理在于将抽象数据转化为直观的视觉编码系统。在学术出版场景中,图表常需经受黑白打印或灰度显示的考验,这要求可视化方案必须具备不依赖于颜色的鲁棒性。其技术价值在于确保研究成果在任何传播介质中都能无损、准确地呈现,这对于论文发表、技术报告等严肃场景至关重要。本文聚焦于Python的Matplotlib和Seaborn库,深入探讨如何通过系统性地组合线型、标记符、填充图案以及精细控制灰度对比度,构建一套多维的视觉识别体系,从而绘制出符合学术出版规范、在黑白模式下

weixin_33868027的博客 338

Python图像隐写术实战:LSB原理与Pillow实现

图像隐写术是信息安全领域的一项关键技术,它通过在数字图像中嵌入秘密信息,实现信息的隐蔽传输。其核心原理是利用人类视觉系统对图像细微变化的不敏感性,在像素的颜色通道最低有效位(LSB)进行比特替换,从而实现信息隐藏而不影响视觉观感。这项技术的工程价值在于将数据安全与多媒体处理相结合,为版权保护、隐蔽通信等场景提供了轻量级解决方案。本文以Python的Pillow库为工具,详细解析了LSB隐写的实现过程,包括像素遍历、比特操作和容量计算,并通过完整的代码示例演示了如何构建一个健壮的图像隐写工具。项目涵盖了虚拟环

weixin_33788244的博客 355

N-Queen问题的遗传算法Python工程化实现

遗传算法(GA)是一种基于自然选择与群体搜索思想的通用优化方法,其核心在于编码设计、适应度评估与种群演化机制的协同。在实际工程中,GA并非理论套用,而是需直面数值稳定性、内存效率与收敛鲁棒性等关键挑战。本文聚焦N-Queen这一经典组合优化问题,深入解析排列编码如何天然满足约束、倒数型fitness函数(如1/(q+0.001))如何强化选择压力,以及NumPy向量化、模块化解耦、参数驱动等Python工程化落地策略。内容覆盖从8皇后到100皇后的规模扩展实践,适用于课程设计、智能排产与路径规划等真实场景。

weixin_30727835的博客 364

Python实现XOR加密勒索程序模型:从原理到防御的逆向学习

XOR(异或)加密是密码学中的基础对称加密算法,其原理基于二进制位的异或运算,具有加解密使用同一操作的核心特性。在工程实践中,XOR运算因其实现简单、执行高效的特点,常被用于演示加密技术的基本原理,但也因密钥管理不当易受攻击。理解XOR加密有助于掌握更广泛的加密技术概念,如密钥生成、文件操作和异常处理,这些是构建安全应用和进行威胁分析的通用基础。通过模拟勒索软件的关键模块——包括文件系统遍历、XOR加密引擎和勒索信生成——可以深入理解恶意软件的攻击链,从而提升在文件监控、行为检测和应急响应方面的防御能力。本

weixin_30788619的博客 447
上一篇: 使用Python为中秋节绘制一块美味的月饼
下一篇: Python面试的一些心得,与Python练习题分享
清风Python
博客等级 码龄7年 406粉丝 267原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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