一行python代码能干嘛?

Verilog流水线CPU设计(超详细) 快把这一篇给更了 阅读详情

最近在网上看到一篇文章讲的是一行Python代码能干嘛,有点意思,我分享给大家:

▍1、**斐波纳契数列

fib = lambda x: x if x<=1 else fib(x-1) + fib(x-2)

print(fib(20))
# 6765

▍2、**将嵌套列表合并为一个列表

main_list = [[0, 1, 2], [11, 12, 13], [52, 53, 54]]

result = [item for sublist in main_list for item in sublist]
print(result)

>
[0, 1, 2, 11, 12, 13, 52, 53, 54]

▍3、阶乘**

import math

fact_5 = math.factorial(5)
print(fact_5)
# 120

▍4、**在列表推导式中使用for和if

even_list = [number for number in [1, 2, 3, 4] if number % 2 == 0]

print(even_list)
# [2, 4]

▍5、列表中最长的字符串**

words = ['This', 'is', 'a', 'list', 'of', 'words']

result = max(words, key=len)
print(result)
# 'words'

▍6、**列表推导式

li = [num for num in range(0, 10)]

print(li)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

▍7、集合推导式**

num_set = {num for num in range(0, 10)}

print(num_set)
# {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

▍8、字典推导式**

dict_numbers = {x: x*x for x in range(1, 5)}

print(dict_numbers)
# {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

▍9、检查数据类型**

print(isinstance(2, int))
# True

print(isinstance("allwin", str))
# True

print(isinstance([3, 4, 1997], list))
# True

▍10、**使用print语句写入文件

print("Hello, World!", file=open('file.txt', 'w'))

既可打印出信息,还能将信息保存文件。

▍11、**计算一个字符在字符串中出现的频率

print("umbrella".count('l'))
# 2

▍12、时间戳**

import time

print(time.time())

▍13、列表中出现次数最多的元素**

test_list = [9, 4, 5, 4, 4, 5, 9, 5, 4]
most_frequent_element = max(set(test_list), key=test_list.count)

print(most_frequent_element)
# 4

▍14、**将键值对转换为字典

result = dict(name='XiaoF', age=23)

print(result)
# {'name': 'XiaoF', 'age': 23}

▍15、**求商和余数

quotient, remainder = divmod(4, 5)

print(quotient, remainder)
# 0 4

divmod()函数返回当参数1除以参数2时,包含商和余数的元组。

▍16、打印九九乘法表**

print '\n'.join([' '.join(['%s*%s=%-2s' % (y,x,x*y) for y in range(1,x+1)]) 
for x in range(1,10)])

▍17、删除列表中的重复项**

print(list(set([4, 4, 5, 5, 6])))
# [4, 5, 6]

▍18、获取小写字母表**

import string

print(string.ascii_lowercase)
# abcdefghijklmnopqrstuvwxyz

▍19、**获取大写字母表

import string

print(string.ascii_uppercase)
# ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

▍20、获取0到9字符串**

import string

print(string.digits)
# 0123456789

▍21、**十六进制转十进制

print(int('da9', 16))
# 3497

▍22、日期时间**

import time

print(time.ctime())
# Thu Aug 13 20:00:00 2021

▍23、将列表中的字符串转换为整数**

print(list(map(int, ['1', '2', '3'])))
# [1, 2, 3]

▍24、**用键对字典进行排序

d = {'one': 1, 'four': 4, 'eight': 8}
result = {key: d[key] for key in sorted(d.keys())}

print(result)
# {'eight': 8, 'four': 4, 'one': 1}

▍25、用键值对字典进行排序**

x = {1: 2, 3: 4, 4: 3, 2: 1, 0: 0}
result = {k: v for k, v in sorted(x.items(), key=lambda item: item[1])}

print(result)
# {0: 0, 2: 1, 1: 2, 4: 3, 3: 4}

▍26、列表旋转**

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

# li[n:] + li[:n], 右变左
print(li[2:] + li[:2])
# [3, 4, 5, 1, 2]

# li[-n:] + li[:-n], 左变右
print(li[-1:] + li[:-1])
# [5, 1, 2, 3, 4]

▍27、将字符串中的数字移除**

message = ''.join(list(filter(lambda x: x.isalpha(), 'abc123def4fg56vcg2')))

print(message)
# abcdeffgvcg

▍28、矩阵变换**

old_list = [[1, 2, 3], [3, 4, 6], [5, 6, 7]]
result = list(list(x) for x in zip(*old_list))

print(result)
# [[1, 3, 5], [2, 4, 6], [3, 6, 7]]

▍29、列表过滤**

result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, [1, 2, 3, 4, 5, 6]))

print(result)
# [2, 4, 6]

▍30、解包**

a, *b, c = [1, 2, 3, 4, 5]

print(a) # 1
print(b) # [2, 3, 4]
print(c) # 5

▍31、打印一个心星

print'\n'.join([''.join([('HiPython'[(x-y)%len('HiPython')]
if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0 else' ')
for x in range(-32,32)])for y in range(17,-17,-1)]) >>

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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python有很多优雅有趣的代码写法,同时还很简短,以至于当我刚开始接触这个编程语言的时候,就爱不释手。而前几天的编程语言榜单中python也超越了java成为了第一,挺替python开心的。python到底有多有趣呢?一行代码告诉你!print这个可谓是表白神器,每逢过节都可以拿出来炫耀下,兄dei,懂我意思吧?2)画一个Mandelbrotprint(' '.join([''.join(['*...

weixin_39760967的博客 143

vbs画动态爱心代码_一行Python代码能干嘛?欢迎各路大神来讨论!

python有很多优雅有趣的代码写法,同时还很简短,以至于当我刚开始接触这个编程语言的时候,就爱不释手。而前几天的编程语言榜单中python也超越了java成为了第一,挺替python开心的。python到底有多有趣呢?一行代码告诉你!1)画爱心print(' '.join([''.join([('sergiojune'[(x-y)%10]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)*...

weixin_39571403的博客 517

一行代码能干嘛?其他语言可能不行,但是Python就可以产生起效!

在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴①:在第一行复制上这行代码: # -*- coding:utf-8 -*...

Python达人 654

一行Python代码能做什么?

Mandelbrot图像中的每个位置都对应于公式N=x+y*i 中的一个复数,高中学过复数的都还应该有印象。如果参数N的值小于2,就把N的值改为N*N-我们可以把python的文件打包,做成库的形式,然后import进来,是一种偷换概念和前提的一行代码。自从接触Python,就有爱不释手的感觉,逐渐地,有些不忍地疏远了Perl 和Shell编程,因为python 的优雅么?,使用神奇的Lambda,配合列表推导以及复杂一点的判断语句,任何的python 代码都可以转换成一行代码的。

weixin_73136678的博客 542

一行Python代码能做什么?

一行Python代码能做什么?

Python热爱者的博客 737

一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能?

你在 python 使用过程中用一行代码实现过哪些激动人心的功能呢?欢迎留言讨论。手头有 109 张头部 CT 的断层扫描图片,我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一,就是要把这些图片数据读出来,织成一个三维的数据结构(实际上是四维的,因为每个像素有 RGBA 四个通道)。这个数据结构,自然是 numpy 的 ndarray 对象,读取图像文件我习惯使用 PIL。

Python作业辅导员 - 天元浪子 5万+

python一行代码实现动态爱心

某天,女朋友问:亲爱的,你学了python,具体有什么作用呢? 小王一阵激动,心想:表现的机会来了!看我的!

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