remove方法 python

chatgpt赋能python:Python中的Remove方法:详解 Remove方法是Python List对象的一个内置方法,其作用是在List中删除给定元素的第一个匹配项。Remove方法使用语法为list.remove(x),其中x是要删除的元素,它的返回值是None。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于。 阅读详情
将words.txt 转换成一个列表序列,对单词进行逐个遍历,如果存在反向对s+=1;所得结果/2即为反向对的个数
import time
fp = open('words.txt', 'r')
a = fp.read().split('\n')
t = len(a)
s = i = 0
start = time.time()
while i < t:
    if (a[i])[::-1] in a and (a[i])[::-1] != a[i]:
        s += 1
        print(a[i])
    i += 1
print s/2                     
print time.time()-start
         
         运行结果为:
               397
               175.286000013
效率是很低的,考虑在遍历每个单词时,如果存在反向,在word列表中删除这个单词和它的反向单词,若不存在反向对则删除这个单词。代码如下:
start = time.time()
while i < t:
    if (a[i])[::-1] in a and (a[i])[::-1] != a[i]:
        s += 1
        print(a[i])
        print((a[i])[::-1])
        a.remove((a[i])[::-1])
        a.remove(a[i])
    a.remove(a[i])
    t = len(a)
    i += 1
print time.time()-start
print s
         运行结果为:
                 289
                 89.25
在时间效率上有将近一倍的提升,但是结果是不正确的。查阅资料发现:

问题出现for in 和 remove 方法上:

for in循环是通过list中的下标有顺序的进行循环输出,这一点没有问题,循环一次下标就加一,以此类推。
remove方法呢?这个是问题的关键,它是怎么操作的呢?网上给的解答是删除第一次出现的该元素。也就是说它会按照元素进行查询,遇到的第一个匹配的就将其删除。问题是remove删除完元素以后list将会怎样。这个是问题的关键。测试:
>>> b=['1','2']
>>> b.remove('1')
>>> print b
['2']
>>> print b[0]
2

如果对list 使用remove方法,删除的元素位置会被后面的元素填补上。所以每次从让i恒等于0,检测a[0],

代码修改:

         注释掉i+=1;

                   删除元素后直接从a[0]开始匹配,结果为:

397

89.6889998913

结果正确时间有将近一倍的提升

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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. 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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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描述: 移除列表中第一个值为x的元素。如果没有这样的元素,则抛出 ValueError 异常。

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Python中是没有数组类型的,Python不具有对数组的内置支持,但是可以使用Python列表代替。Python中支持列表和元组。列表比元组好用,因为元组一旦定义就没法修改。而列表不仅可以和数组一样按索引访问,还有一些内置函数方法。本文主要介绍Python 列表(list) remove() 方法 原文地址:Python 列表(list) remove() 方法 ...

亮亮的专栏 764

Python 列表 remove() 方法

描述 Python 列表 remove() 方法通过指定元素的值来移除列表中某个元素的第一个匹配项,如果这个元素不在列表中会报一个异常。 语法 remove() 方法语法: L.remove(obj) 参数 obj -- 要从列表中移除的元素的值。 返回值 该方法没有返回值,但会移除列表中指定元素对象的第一个匹配项,如果这个元素对象不在列表中会报一个异常。 实例 ...

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codexjli
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