python--集合

SVM-支持向量机学习(1):线性可分SVM的基本型 1. foreword先看的是李航老师的书第7章,比较传统按照以下三节展开: 线性可分SVM 线性SVM 非线性SVM SMO算法 李航老师讲东西向来不拖泥带水,但本节也几乎用了40页的篇幅,足见涉及内容之多。7月底硬着头皮啃了下来,边看边在笔记上摘抄标注,花了2天时间对SVM有了基本认识。一个月过去了,如今重新整理为博客,再看轻松许多,并不断对比西瓜书的内容,启望达到融会贯通。西瓜书此节明显节奏轻 阅读详情

set()   函数集合

     函数创建一个无序不重复(无序唯一)元素集;

     可进行关系测试,删除重复数据,还可以计算交集、差集、并集等

创建集合。

     用  大括号   或   set() 构造函数     可以用来创建集合。

注意:想要创建空集合,  你必须使用set() 而不是 {} 

      {}用于创建空字典

set1=set()
set2={}  #这是创建的字典
set3={2,3,4,5}   # 用大括号创建 用逗号分隔 
print(type(set1))  #<class 'set'>
print(type(set2))  #<class 'dict'>
print(type(set3))  #<class 'set'>

创建集合的各种方法:  用列表,  元组,  字典

sets={1,2,3,3,7,5}
print(sets)   #打印为{1, 2, 3, 5, 7}
print(type(sets))   #打印为<class 'set'>
sets=set({1:2,3:4})  #  包含字典的   如果是字典 将取key的值 因为key是唯一的
print(sets)   #打印为1, 3}
print(type(sets))   #打印为<class 'set'>
sets =set([1,2,4,3,1])   #包含列表的
print(sets)   #打印为{1, 2, 3, 4}
print(type(sets))   #打印为 <class 'set'>
sets =set((1,2,4,3,1))  #  包含元组的
print(sets)   #打印为 {1, 2, 3, 4}
print(type(sets))   #打印为 <class 'set'>

集合函数的使用:

1.add(key)   添加  存在就不添加  不存在就添加

sets ={1,2,4,3,1}
sets.add(3)
print(sets)  #打印为{1, 2, 3, 4}
sets.add(6)
print(sets)  #打印为{1, 2, 3, 4, 6}

2.remove(key)   存在删除    不存在抛异常   并且 程序停止运行

sets ={1,2,4,3,1}
sets.remove(2)
print(sets)   #打印为{1, 3, 4}

3. pop( )  删除一个正整数中最小的 并返回

sets ={1,2,4,3,1}
pop = sets.pop()
print('删除的数据: ',pop)   #打印为删除的数据:  1

4.clear()  清空 清空后后保留格式

sets ={1,2,4,3,1}
sets.clear()
print(sets)   #打印为set()

5.update()     将字符串或集合中的数据 联合放到集合中ٜ

set={1,2,'你好','Jack'}
set.update('我好23B')
print(set)    #打印为{'好', 1, 2, '我', 'B', '3', '你好', '2', 'Jack'}
set.update({1,2,3,'我好','Boss'})
print(set)   #打印为{1, 2, 3, 'Jack', '我好', 'Boss', '你好'}

计算  :

交集 : intersection( )、

# 交集  intersection( )   也可以用"   &   "表示       提取重复的
a = {"peace", "peace", "rong", "rong", "nick"}
b = { "nick","jack", "rong","boss"}
print(a)  #打印为{'peace', 'rong', 'nick'}
print(b)  #打印为{'boss', 'rong', 'jack', 'nick'}
print(a.intersection(b))  #打印为{'rong', 'nick'}
d=a&b
print(d)  #打印为{'rong', 'nick'}

差集 : difference( )、  也可以用"  -  "表示

# 差 集   difference( )  也可以用" -  "表示    以前一个为主去掉重复 保留前一个剩下的的数据
a = {"peace", "peace", "rong", "rong", "nick"}
b = { "nick","jack", "rong","boss"}
print(a)  #打印为{'peace', 'rong', 'nick'}
print(b)  #打印为{'boss', 'rong', 'jack', 'nick'}
print(a.difference(b))  #打印为{'peace'}
print(b.difference(a))  #打印为 {'boss', 'jack'}
print(a-b)  #打印为{'peace'}
print(b-a)  #打印为 {'boss', 'jack'}

并集 : union(  )  也可以用 "  |  "  表示

a = {"peace", "peace", "rong", "rong", "nick"}
b = { "nick","jack", "rong","boss"}
print(a)  #打印为{'peace', 'rong', 'nick'}
print(b)  #打印为{'boss', 'rong', 'jack', 'nick'}
#并集  union( )   也可以用 "  |  "  表示     去掉重复的
print(a.union(b))  #打印为{'boss', 'rong', 'nick', 'peace', 'jack'}
c=a|b
print(c)  #打印为{'boss', 'rong', 'nick', 'peace', 'jack'}

对称差集 : symmetric_difference( )    也可以用"   ^   " 表示

#对称差集 symmetric_difference( )    也可以用"  ^   " 表示    提取俩个集合里面不一样的数据      ^
a = {"peace", "peace", "rong", "rong", "nick"}
b = { "nick","jack", "rong","boss"}
print(a)  #打印为{'peace', 'rong', 'nick'}
print(b)  #打印为{'boss', 'rong', 'jack', 'nick'}
print(a^b)   #打印为{'jack', 'peace', 'boss'}
print(a.symmetric_difference(b))   #打印为{'jack', 'peace', 'boss'}



 











广东省低应变题库 11.按《建筑地基基础检测规范》DBJ/T15-60-2019的规定,采用低应变法对混凝土预制桩进行检测时,地基基础设计等级为甲级的桩基工程抽检桩数不应少于总桩数的30%,其余桩基工程抽检桩数不应少于总桩数的20%,且不得少于10根;16.按《建筑地基基础检测规范》DBJ/T15-60-2019的规定,当对某桩的桩身完整性判定为III类时,可认为该桩不满足验收条件,不用进一步确定该桩桩身缺陷对桩身结构承载力的影响程度。2.地基基础检测所用计量器具均应在检定(校准、验证)的有效期内,性能符合相关技术要求。 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('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")

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Python基础三:一、数据类型排序:可变与不可变:1、可变:列表,字典2、不可变:字符串,元组,数字访问顺序:1、直接访问:数字2、顺序访问:字符串,列表,元组3、映射:字典存放元素个数:1、容器类型:列表,元组,字典2、原子类型:数字,字符串二、集合特点:1、不同元素组成2、是无序的3、集合中的元素必须是不可变类型(数字,字符串,元组)4、定义集合的方式:test = {'xyy','xyyp...

weixin_39560245的博客 1792

集合python_python集合访问的方法

python集合如何访问python集合如何访问?由于set存储的是无序集合,所以我们没法通过索引来访问。访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。例如,存储了班里同学名字的set:>>> s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])相关推荐:《Python视频教程》我们可以用 in 操作符判断:Bart是该班的同学吗?>>> 'Bart'...

weixin_39569747的博客 1335

python 集合

python 集合

shiyu_951的博客 1290
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Hao_python
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