python学习笔记03——列表

【即插即用模块】卷积篇 | TCSVT 2025 | MFACB:多尺度膨胀融合,快速扩大感受野,多尺度特征精准捕捉! 本文提出了一种新型多尺度融合膨胀卷积模块MFACB,用于增强语义分割任务中的特征表达能力。该模块通过三分支串联膨胀卷积结构快速扩大感受野,采用双路径融合机制(基础信息路径+多尺度信息路径)实现高效上下文聚合。相比传统卷积块,MFACB在保持轻量化的同时显著提升了多尺度特征捕捉能力,实验表明其性能优于基础残差块。该模块支持自定义膨胀率和步长调整,可灵活嵌入不同网络阶段,适用于需要特征增强的视觉任务。 阅读详情

python学习笔记03——列表

列表基础定义

中括号定义列表

列表索引从0开始

列表长度用len函数

列表最后一个元素索引值为长度减一或者负一

ex = [1, 2, 3, 4, "aa"]
print(ex)
# 列表循环输出
for each in ex:
    print(each)
# 列表索引
print(ex[0])
# 列表长度
length = len(ex)
print(ex[length - 1])
print(ex[-1])

列表切片

ex[0:5:2]从列表的第0个索引值开始到第5个索引值(不包括第5个),步长是2,列表的第一个元素索引值为0

列表前后置换[::-1]

print(ex[0:3])
print(ex[3:6])
print(ex[:3])
print(ex[3:])
print(ex[0:5:2])
print(ex[::2])
print(ex[::-1])
[1, 2, 3]
[4, 5, 'aa']
[1, 2, 3]
[4, 5, 'aa']
[1, 3, 5]
[1, 3, 5]
['aa', 5, 4, 3, 2, 1]

Process finished with exit code 0

列表的增删改查

增append

列表.append()表示在末尾增加一个元素

extend方法允许直接添加可迭代对象

也可以用[len:]表示在现有列表后面继续添加

insert用于在列表任意位置insert(指定待插入的位置,插入的元素)

# 02列表的增删改查
he = ["a", "b"]
he.append("c")
print(he)
# 增加可迭代对象
he.extend(["d", "f"])
print(he)
he[len(he):] = ["g"]
print(he)
# 任意位置插入
he.insert(2,"aa")
print(he)

['a', 'b', 'c']
['a', 'b', 'c', 'd', 'f']
['a', 'b', 'c', 'd', 'f', 'g']
['a', 'b', 'aa', 'c', 'd', 'f', 'g']

Process finished with exit code 0

删remove

列表.remove(要删除的元素),若列表有多个匹配的元素只会删除第一个元素;若指定元素不存在则程序报错

pop用于删除下标对应的元素

clear用于彻底全部删除

# 列表的删除remove(要删除的元素)
re = ["a", "b", "c", "d", "e"]
re.remove("a")
print(re)
# pop清除指定位置
re.pop(3)
print(re)
# clear彻底全部删除

['b', 'c', 'd', 'e']
['b', 'c', 'd']

改

列表可变,字符串不变

可以直接指定某位置的元素为另一个

# 改
ga = ["a", "b", "c", "d", "e"]
ga[2] = "cc"
print(ga)

sort()方法对列表元素从小到大排序,reverse()对列表元素从大到小排序

查count()

count用于找到列表中包含某个元素的个数

index用于找出列表中某个元素的索引值(找到的是第一个)

list01.index(3,1,7)从索引值为1找到7查找3元素的个数

copy用于拷贝一个列表

# 列表的拷贝
num_copy = nums.copy()
print(num_copy)
num_copy2 = nums[:]
print(num_copy2)

列表的加法和乘法

列表的加法是前后连接在一起

# 列表的加法
s = [1, 2, 3]
t = [4, 5, 6]
print(s+t)

列表的嵌套

ne = [[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]]

matrix举证

访问嵌套列表通过双层循环

# 嵌套列表
matrix = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]]
for i in matrix:
    for each in i:
        print(each)

for i in matrix:
    for each in i:
        print(each, end=' ')
    print()

print(matrix[0])
print(matrix[0][0])

1 2 3 
2 3 4 
3 4 5 
[1, 2, 3]
1

Process finished with exit code 0

列表的乘法

# 列表的乘法
A = [0] * 3
print(A)
for i in range(3):
    A[i] = [0] * 3
print(A)

[0, 0, 0]
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

变量不是盒子

对于列表x=y,或者x=y.copy()当y中元素变的时候x中也会发生改变

深拷贝copy方法y = copy.copy(x)这样y不会改变

列表推导式

# 列表推导式
oho = [1, 2, 3, 4, 5]
oho = [i * 2 for i in oho]
print(oho)
xx = [i for i in range(10)]
print(xx)
xx2 = [i + 1 for i in range(10)]
print(xx2)

[2, 4, 6, 8, 10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

运行更加快

列表推导式[循环体表达式 for i in list]

matrix1 = [[1, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 8, 9]]
col2 = [row[1] for row in matrix1]# 第2列的元素
print(col2)
diag = [matrix1[i][i] for i in range(len(matrix))] # 对角线元素
print(diag)
# 右上角到左下角元素

可以添加if

# even if
even = [i for i in range(10) if i%2==0]
print(even)

[0, 2, 4, 6, 8]
【文献笔记】ICCV 2021 | Point Transformer 作者提到,特别适合点云处理,因为自注意力机制是的核心,本质上就是一个集合算子:它对输入元素具有顺序不变性和数量不变性3D点云是无序的,即使改变点云txt文件中的点顺序也不会有任何影响。自注意力机制天然具有排列不变性,因为它通过对所有"点对"的关系进行建模来处理输入,而不依赖于任何特定的输入顺序点云数据通常覆盖了3D空间中的对象或场景,理解这些数据需要捕捉点与点之间复杂的空间关系。自注意力机制能够有效的捕捉这些关系,因为它为每个"点对"赋予一个。 阅读详情

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