Python type函数

【Python】内置的type()函数详解和示例 在Python中,type()函数是一个内置函数,用于获取对象的类型。了解type()函数的使用对于深入理解Python的动态类型系统以及进行类型检查和转换至关重要。本文将详细介绍type()函数的基本用法、原型、示例,并与其他相关函数进行对比,最后进行总结。 阅读详情

目录

描述

语法

使用示例

1. Python内置对象类型

2. 自定义对象类型

注意事项

1. 使用==判断类型是否相等

2. 子类和父类属于不同的类型


描述

type函数是Python的内置函数,返回参数的类型。

语法

type(object)
名称说明备注
object任意类型的对象不可省略的参数

返回值:返回object对象的类(即对象的类型)

使用示例

1. Python内置对象类型

>>> type('Python')
<class 'str'>

2. 自定义对象类型

class Aa():
    pass

b = Aa()
print(type(b))

输出结果是:

<class '__main__.Aa'>

注意事项

1. 使用==判断类型是否相等

>>> type(1) == type(5)
True
>>> type('1') == type(1)
False

2. 子类和父类属于不同的类型

在type函数中,子类和父类不属于相同的类型。

    例如在下面的代码中,定义一个类Animal和它的子类Human,并用==判断两个类的对象是否相等,并分别打印出各自type后的结果:

class Animal():
    pass

class Human(Animal):
    pass


animal = Animal()
human = Human()
print(type(animal) == type(human))
print(type(animal))
print(type(human))

输出结果:

False
<class '__main__.Animal'>
<class '__main__.Human'>

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% 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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