python字典基础训练

python字典基础训练相关知识

• [Python]学习基础篇：字典

  字典字典这个数据结构的功能和它的名字一样，根据key得到value值。字典的定义 方法： dict={‘key1’:value1,’key2’:value2……..} 对于字典，key值在字典中不能重复，若出现重复，将更改原有的key对应的value值。字典的基本操作 使用字典：dict={‘key1’:1,’key2’:2,’key3’:3,’key4’:4} （1）.修改字典 方法：dict[key]=new_value>>>dict['key3']='jdieiq'>>>dict['key3']'jdieiq'（2）.删除字典元素 方法1：del dict[‘key’] 若无没有key时，删除整个字典，该方法与dict.clear()的区别是del删除整个字典，字典就不存在了，而clear方法知识清空字典，字典对
• OpenCV-Python（3）训练一个人脸识别器

  想要能人脸识别，我们需要训练一个识别器处理。训练的话就需要之前已经标注好的训练集，在前一篇文章中，我们创建了一个已经标注好的训练集。现在，是时候用这个训练集来训练一个人脸识别器了。当然，是用OpenCV Python。 准备 首先，我们在（前一篇文章的）同目录下创建一个叫Python文件，名为trainner.py，用于编写数据集生成脚本。同目录下，创建一个文件夹，名为trainner，用于存放我们训练后的识别器。 现在，项目目录大概如此： 其他乱七八糟的文件、目录，都是之前的文章中创建的。
• Python进阶强化训练之数据结构与算法进阶

  手记来源于Python进阶强化训练一课，特此记录，以便于下次查找： 课程地址：http://coding.imooc.com/class/62.html 如何在列表、字典、集合中根据条件筛选数据？ 实际问题 过滤列表中的负数 筛选出字典种值高于90的项 筛选出集合种能被3整出的元素 围绕上面三个问题我们来进行讨论，比如下面有一个列表： >>> from random import randint >>> li = [randint(-10, 10) for _ in range(10)] >>> li [-10, -9, 1, 10, -3, -7, -6, -7, 4, -5] 我们常规的做法就
• （Python基础教程之十八）Python字典交集–比较两个字典

  Python示例，用于查找2个或更多词典之间的常见项目，即字典相交项目。 1.使用“＆”运算符的字典交集 最简单的方法是查找键，值或项的交集，即 & 在两个字典之间使用运算符。 example.py a = { 'x' : 1, 'y' : 2, 'z' : 3 } b = { 'u' : 1, 'v' : 2, 'w' : 3, 'x' : 1, 'y': 2 } set( a.keys() ) & set( b.keys() ) # Output set(['y', 'x']) set( a.items() ) & set( b.items() ) # Output set([('y', 2), ('x', 1)]) 2.设置交集

python字典基础训练相关课程

• JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战 专为前端工程师准备的AI课程来了！课程以Tensorflow.js作为主要框架，通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目，帮你理清整个学习体系。

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• PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目 PyTorch是深度学习的主流框架之一，新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法，带大家较平稳地入门深度学习领域。

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python字典基础训练相关教程

• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。
• 5. 可视化训练过程 在上一步之中，我们特地将训练过程的数据记录进了 history 对象之中；history 对象中的 history 数据对象是一个字典型的结构，其中包含了我们在训练过程中的准确率与损失值等等。于是我们将其可视化：acc = history.history['accuracy']loss = history.history['loss']val_acc = history.history['val_accuracy']val_loss = history.history['val_loss']plt.plot(range(EPOCHS), acc, label='Train Acc')plt.plot(range(EPOCHS), val_acc, label='Valid Acc')plt.show()plt.plot(range(EPOCHS), loss, label='Train Loss')plt.plot(range(EPOCHS), val_loss, label='Valid Loss')plt.show()在这里我们使用了两个图表，第一个图片展示准确率的变化，第二个图片展示损失值的变化。由此我们可以得到以下两张图片：由此可以看出，随着训练的不断迭代，训练集合上的准确率不断上升，损失值不断下降；但是验证集上的准确率在第 3 个 Epoch 以后便趋于平稳，而损失值却在第 3 个 Epoch 之后逐渐上升。这就是我们在训练过程中遇到的过拟合，我们以后会有课程详细介绍过拟合。
• 1. 什么是分布式训练 分布式训练，顾名思义，就是在多个设备之上进行训练。它可以充分的使用硬件资源，使得训练与学习任务可以在更短的时间内完成。具体来说，分布式任务大体可以分为以下几个模块：主程序将具体的任务进行分割，分割成多个小型的任务；将分割后的小型任务分配到不同的设备之中去，并让他们独立执行；不同的设备在完成任务后会将产生的结果返回到主程序；主程序会将结果进行合并，从而得到最终的结果。既然明白了分布式任务的基本原理，那么其中的 “不同的设备” 是如何定义的呢？其实这个设备的含义很广泛，它可以包括以下的含义：同一台计算机上的不同 GPU ；不同计算机的不同 GPU ；不同的计算机本身作为一个单独的设备。在实际的应用过程之中，我们使用最多的情况是在同一台设备上会有多张 GPU 卡，因此我们大多数的分布式训练实在同一台机器上的不同 GPU 中进行的。因此我们这节课着重介绍如何在多张 GPU 显卡之中进行机器学习的相关任务。在实际的 TensorFlow 的分布式训练之中，包括很多的实现方式，结合我们之前采用的大多数训练方式是使用 tf.keras 进行训练，因此我们这节课会着重介绍如何使用 tf.keras 的模型进行单机器多 GPU 分布式训练。
• 4. 学习基础 为了学好该框架以及熟练使用 Scrapy 开发爬虫项目，我们需要具备以下基础：简单的网页基础，HTML/CSS等;Python 基础；简单的计算机网络基础，比如了解 HTTP 协议、TCP/IP 协议等；本课程会假定你已经了解或者熟悉上述基础知识，并在后面不会对一些简单的问题作出解释，重点放到剖析这个框架并熟练掌握。

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