Python— —内置函数

本文详细介绍了Python中的几个常用内置函数,包括abs()、all()、any()和bin()等的功能及使用方法,并深入探讨了字符串格式化函数format()的各种应用场景。

1、abs()  #取绝对值

2、all()  #查看列表、元组里的元素是否存在0、缺失值、False,若不存在返回True,否则返回False(空列表、空元组返回True)

def all(iterable):
    for element in iterable:
        if not element:
            return False
    return True

3、any()  #查看列表、元组里的元素是否存在0、缺失值、False,若不全是则返回True,若全是则返回False(空列表、空元组返回False)

def any(iterable):
    for element in iterable:
        if element:
            return True
    return False

#####

存在有效元素和无效元素,all()返回False,any()返回True

全是有效元素,all()返回True,any()返回True

全是无效元素,all()返回False,any()返回False

4、bin()  #返回int的二进制表示形式,返回值是一个字符

5、format()

in: '{1}{0},{1}'.format('zjh','zjk')
out: 'zjkzjh,zjk'
in: '结果:{value}'.format(value=6)
out: '结果:6'
#保留小数点后两位
in: '{:.2f}'.format(3.145)     format(3.145,'.2f')   
out:3.14
#用,分隔数字
in:'{:,}'.format(3145)         format(3145,',')
out:3,145
#用x在左边补齐,数据长度为4     
in:'{:x>4d}'.format(3)         format(3,'x>4d')
out:xxx3
#用x在右边补齐,数据长度为4
in:'{:x<4d}'.format(3)         format(3,'x<4d')
out:3xxx
#百分数表示
in:'{:.2%}'.format(0.253156)
out:25.32%
#指数表示
in:'{:.3e}'.format(31245978)
out:'3.125e+07'
#数字右对齐,数据框宽度为5
in:'{:5d}'.format(3)
out:'    3'
#数字左对齐,数据框宽度为5
in:'{:<5d}'.format(3)
out:'3    '
#数字居中,数据框宽度为5
in:'{:^5d}'.format(3)
out:'  3  '




个人防护装备实例割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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