Python3 字典用法总结(一)

半导体功率器件IGBT工艺全流程 本文概述了功率器件IGBT(绝缘栅双极型晶体管)的关键制造流程。主要工艺包括:基板制备、离子注入(B+/P+/P+FS层)、绝缘膜形成与加工(CVD沉积及刻蚀)、沟槽刻蚀、电极形成(Emitter和Collector)等步骤。通过离子注入、化学气相沉积和物理气相沉积等半导体工艺,依次完成器件各功能层的构建,最终形成具备高功率特性的IGBT器件。该流程体现了功率半导体制造中典型的掺杂、薄膜沉积和图形化工艺技术。 阅读详情

Python3 字典常用方法总结(一)

Python字典可存储任意类型对象,如字符串、数字、元组等,优点:取值方便,速度快

1. 创建字典

字典由键(key)和对应值(value)成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。基本语法如下:

dict = {'Name': 'Hacker', 'Believe': 'Free', 'Call': '996'}

注意:

  1. 每个键与值用冒号隔开(:),每对用逗号分割,整体放在花括号中({})。
  2. 字典的键必须是独一无二,但对应的值则不必。
  3. 字典的值可以取任何数据类型,但必须是不可变的,如字符串,数组或元组。

2. 访问字典中的值

print(dict['key'])   #直接通过建访问,如果写了不存在的值会报错

print(dict.get('key'))  #通过get()方法访问,如果写了不存在的值,返回None

print(dict.get('key','not find ')) #通过get()方法访问,如果找不到存在的值,返回 “not find”

print(dict.keys())  #获取所有的key值
print(dict.values()) #获取所有的value值
if  'key' in dict:   #判断key是否存在
    print('key')

for k,v in dict.items():   #遍历字典
    print(k,v) #无须转换成list 格式,保留了字典原有的特性

for k in dict:   #遍历字典
    print(k, dict[k])
    print(k, dict.get(k))   #取值速度快,性能好

3. 修改字典

dict['key'] = value  #key存在即修改,key不存在即新增
dict.setdefault('key',value)   #只能新增

4. 删除字典元素

dict.pop('key')  #必须要传值,因为字典是无序的
dict.popitem()  #随机删除一个
del dict['key'] #删除指定key
dict.clear()  #清空字典

5. 其他

print(dict.items())   #输出一个list格式(非真正意义上的list,实际是'dict_items' object,不可索引查询)
print(list(dict.items()))  #把字典的key 和 value 转成一个多维list
len(dict)  #计算字典元素个数,即键的总数。
str(dict)  #输出字典可打印的字符串。
type(variable)  #返回输入的变量类型,如果变量是字典就返回字典类型。

6. 字典的键必须初始化

如果访问一个字典中不存在的键,会导致一个keyerror,此时程序会由于运行时错误而崩溃。可以用“in ”检查成员关系,查看“Name”键是否在字典dict中。

if 'Name' in dict:
    print("true")
else :
    print("false")

用“not in ”替换 “in”,

if 'Name'  not in dict:
    dict['Name']  = "Hacker"  #初始化,如果需要
print(dict['Name'])

访问一个键之前,可以通过确保字典中的每个键都有一个关联值来避免keyerror。尽管这里in和not in 操作符可以提供帮助,不过更成熟的技术是使用setdault 方法。

setdault 方法

Python 字典 setdefault() 函数和 get()方法 类似, 如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为默认值。

setdefault() 方法的语法如下:

dict.setdefault(key, default=None)  #key-查找的键值,default-键不存在时,设置的默认键值。

返回值
如果字典中包含有给定键,则返回该键对应的值,否则返回为该键设置的值。
实例

dict = {'Name': 'Hacker', 'Believe': 'Free'}
 
print ("Value : %s" , % dict.setdefault('Name', None))
print ("Value : %s",  % dict.setdefault('Call', '996'))

以上实例输出结果为:

Value : Hacker
Value : 996
手把手教你学Simulink--基于电能质量与无功补偿的场景实例:统一电能质量调节器(UPQC)的联合控制仿真 在现代电力系统中,电能质量问题有源电力滤波器(APF)→ 治理谐波与无功动态电压恢复器(DVR)→ 补偿电压暂降/暂升静止无功发生器(SVG)→ 无功补偿与电压支撑而统一电能质量调节器(Unified Power Quality Conditioner, UPQC)是一种集串联补偿与并联补偿于一体的全能型电能质量治理装置✅ 电压类问题:暂降、暂升、不平衡、闪变✅ 电流类问题:谐波、无功、三相不平衡✅ 实现双向有功交换(储能型)串联单元(DVR功能):串联于线路,控制电源侧电压质量并联单元。 阅读详情

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Hacker_Free
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