珍藏的一些好的Python代码,技巧

该博客转自简书,可能包含珍藏的Python代码与技巧相关内容,但原文仅给出链接,未展示具体信息。
>>> print(dict(zip('abcd',range(4))))
{'a': 0, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 3}
>>> print('ok') if a==1 else 'ko'
>>> a=1
>>> print('ok') if a==1 else 'ko'
ok
>>> def test(m):
	return 'a' if m==1 else 'b'

>>> test(1)
'a'
>>> list1=((1,'a'),(2,'b'))
		    
>>> print({x[0]:x[1] for x in list1})
		    
{1: 'a', 2: 'b'}
>>> print({x:y for x in range(4) for y in range(10,14)})
		    
{0: 13, 1: 13, 2: 13, 3: 13}
>>> {x:y for x,y in zip(range(4),range(10,14))}
		    
{0: 10, 1: 11, 2: 12, 3: 13}
>>> dict(zip(list(range(4)), list(range(10,14))))
		    
{0: 10, 1: 11, 2: 12, 3: 13}

>>> print({x:y for x in range(4) for y in range(4)})
		    
{0: 3, 1: 3, 2: 3, 3: 3}
>>> import heapq
		    
>>> nums=[19,2,39,100,80]
		    
>>> print(heapq.nlargest(3,nums))
		    
[100, 80, 39]
>>> print(heapq.nsmallest(3,nums))
		    
[2, 19, 39]
>>> student=[{'names':'CC','score':100,'height':189},
{'names':'BB','score':10,'height':169},
{'names':'AA','score':80,'height':179}]
		    
>>> print(heapq.nsmallest(2,student,key=lambda x:x['height']))
		    
[{'names': 'BB', 'score': 10, 'height': 169}, {'names': 'AA', 'score': 80, 'height': 179}]
>>> print(heapq.nsmallest(3,student,key=lambda x:x['height']))
		    
[{'names': 'BB', 'score': 10, 'height': 169}, {'names': 'AA', 'score': 80, 'height': 179}, {'names': 'CC', 'score': 100, 'height': 189}]
>>> list1=['to_pickle','to_records','to_sparse','to_sql','to_stats','update']
		    
>>> print(filter(lambda x:x.startswith('update'),list1))
		    
<filter object at 0x0000000002EB5EF0>
>>> import re
		    
>>> print(filter(lambda x:re.findall(u'(to_)',x),list1))
		    
<filter object at 0x0000000002EB5FD0>
>>> 
list2=[{'aa':100,'bb':200},{'a1':300,'cc':400}]
		    
>>> print(filter(lambda x:'aa' in x.keys(),list2))
		    
<filter object at 0x0000000002EB5CF8>

>>> s=[1,[2,[3,4]]]
		    
>>> res=[]
		    
>>> def fun(s):
    for i in s:
        if isinstance(i,list):
            fun(i)
        else:
            res.append(i)

		    
>>> fun(s)
		    
>>> print(fun(s))
		    
None
>>> print(res)
		    
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
>>> print([x/2 for x in range(10) if x%2==0])
		    
[0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
>>> print([x for x in range(30) if x%2==0 and x%6==0])
		    
[0, 6, 12, 18, 24]
>>> print([x+1 if x>=5 else x*10 for x in range(10)])
		    
[0, 10, 20, 30, 40, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> print(res)
		    
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
>>> print(fun(s))
		    
None
>>> print(res)
		    
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
>>> list_of_list=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8]]

>>> print([y for x in list_of_list for y in x ])

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

#快速生成列表的写法
all = []
for x in list_of_list:
    for y in x:
        all.append(y)
print(all)
>>> options={'code':'utf-8'}
		    
>>> base_headers={
    'User_Agent':100,
    'Accept-Encoding':'gzip,deflate,sdch',
    'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8'
}
		    
>>> headers=dict(base_headers,**options)
		    
>>> print(headers)
		    
{'User_Agent': 100, 'Accept-Encoding': 'gzip,deflate,sdch', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8', 'code': 'utf-8'}
>>> base_headers.update(options)
		    
>>> print(base_headers)
		    
{'User_Agent': 100, 'Accept-Encoding': 'gzip,deflate,sdch', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8', 'code': 'utf-8'}
>>> 
>>>

转自:https://www.jianshu.com/p/7e110b2fefd4

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值