Python None(空值)及用法

深入理解Python中None和‘‘的区别 在Python的世界里,None和空字符串""经常被用作默认值或用于表示缺省值的情况。尽管它们在某些语境下似乎可互换,但实际上None和""在Python中有着根本的区别。 阅读详情

Python 中,有一个特殊的常量 None(N 必须大写)。

与 False 不同,它不表示 0,也不表示空字符串,而表示没有值,也就是空值。这里的空值并不代表空对象,即 None 和 []、“” 不同:

>>> None is []
False
>>> None is ""
False

None 有自己的数据类型,我们可以在 IDLE 中使用 type() 函数查看它的类型,执行代码如下:

>>> type(None)
<class 'NoneType'>

可以看到,它属于 NoneType 类型。

None的类型

None 是 NoneType 数据类型的唯一值(其他编程语言可能称这个值为 null、nil 或 undefined),也就是说,我们不能再创建其它 NoneType 类型的变量,但是可以将 None 赋值给任何变量。如果希望变量中存储的东西不与任何其它值混淆,就可以使用 None。
除此之外,None 常用于 assert、判断以及函数无返回值的情况。

>>> spam = print('Hello!')
Hello!
>>> None == spam
True

另外,对于所有没有 return 语句的函数定义,Python 都会在末尾加上 return None,使用不带值的 return 语句(也就是只有 return 关键字本身),那么就返回 None。

参考:http://c.biancheng.net/view/5659.html

Python中的None和Null 在Python中,None是一个特殊的关键字,用于表示空值或缺失值。它通常用于变量的初始化、函数的返回值或者表示一个空的数据结构。与之相似的是,在其他编程语言中,常常使用Null来表示相同的概念。它可以赋值给变量,作为函数的返回值,或者用作函数参数的默认值。进行算术运算,但这同样是错误的,因为None没有定义这些操作的行为。与0进行比较,但这是错误的做法,因为None与任何其他值都不相等。操作符用于比较两个对象的值是否相等,而None对象没有值。的值,得到的结果也是None。,它们都被赋值为None。 阅读详情

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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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