python字典循环定义

python字典循环定义相关知识

• python中字典的循环遍历的两种方式

  开发中经常会用到对于字典、列表等数据的循环遍历，但是python中对于字典的遍历对于很多初学者来讲非常陌生，今天就来讲一下python中字典的循环遍历的两种方式。注意： python2和python3中，下面两种方法都是通用的。1. 只对键的遍历一个简单的for语句就能循环字典的所有键，就像处理序列一样：d = {'name1' : 'pythontab', 'name2' : '.', 'name3' : 'com'} for key in d:     print (key, ' value : ', d[key]) name1 value :&n
• Python循环器itertools使用

  在循环对象和函数对象中，我们了解了循环器(iterator)的功能。循环器是对象的容器，包含有多个对象。通过调用循环器的next()方法 (__next__()方法，在Python 3.x中)，循环器将依次返回一个对象。直到所有的对象遍历穷尽，循环器将举出StopIteration错误。 在for i in iterator结构中，循环器每次返回的对象将赋予给i，直到循环结束。使用iter()内置函数，我们可以将诸如表、字典等容器变为循环器。比如for i in iter([2, 4, 5, 6]):     print(i) 标准库中的itertools包提供了更加灵活的生成循环器的工具。这些工具的输入大都是已有的循环器。另一方面，这些工具完全可以自行使用Python实现，该包只是提供了一种比较标准、高效的实现方式。这也符合Python“只有且最好只有解决方案”的理念。# im
• python循环语句详细讲解

  想必大家都知道python循环语句吧，可以python循环语句有多种，比如for循环、while循环、if、else等等，我们可以通过设置条件表达式永远不为 false 来实现无限循环，实例如下：>>>for i in range(5,9) : print(i) 5678>>>for i in range(0, 10, 3) : print(i) 0369>>>for i in range(-10, -100, -30) : print(i) -10-40-700 Google1 Baidu2 Runoob3 Taobao4 QQcontinue语句被用来告诉Python跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环Python pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass 不做任何事情，一般用做占位语句，如下实例使用循环嵌套来实现99乘法法则十进制转化冒泡排序很经典的排序方式，从数组中的第0个元素开始，与后面一个元素进行比较，如果前面的元
• python---字典

  #字典是key-value的数据类型，字典是无序的，没有下标（列表有下标），key必须是唯一的info = {    "stu001":"fengxiaoli",    "stu002":"cx",    "stu003":"wyc",    "stu004":"ljh",}###-----------------循环字典for i in info:              #推荐使用    print(i,info[i])for k,v in info.items():    #不推荐，因为它是先转化为列表在打印，数据量的时候数据会很慢 

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python字典循环定义相关教程

• 5. 遍历字典 Python 提供了 for 循环语句用于遍历列表、集合、字典等数据类型，关于 for 循环语句的详细用法，请参考词条 Python 的循环控制语句。
• 3.1 定义 列表推导用于快速生成一个列表，类似的，Python 同时提供了字典推导用于快速生成一个字典，语法如下：{key:value for item iteratable}可以认为它使用如下代码创建了一个字典：dict = {}for item iteratable: dict[key] = value在第 1 行，创建一个空的字典在第 2 行，创建一个循环语句，遍历 iteratable 在第 3 行，在循环中，向字典添加键值对与列表推导类似，字典推导也支持 if 语句进行选择，语法如下：{expression for item iteratable if condition}可以认为它使用如下代码创建了一个集合：dict = {}for item iteratable: if condition: dict[key] = value注意，在第 3 行，只有满足条件，才会将元素添加到字典中。
• 3. 定义训练循环 在做好准备工作之后，我们便来到了我们的最重要的部分，也就是如何进行自定义循环的构建。在自定义循环之前，我们要先做好准备工作，分为如下几步：自定义损失函数：在大多数情况之下，内置的损失函数以及足够我们使用，比如交叉熵等损失函数；自定义优化器：优化器决定了按照如何的策略进行优化，我们最常用的优化器就是 Adam ，因此这里我们使用内置的 Adam 优化器；（可选）定义变量监视器：用于监视我们的训练过程的各种参数，在这里我们只使用一个来监视我们的验证集合上的效果。因此我们的代码可以如下所示：# 损失函数loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()# 优化器optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()# 监控验证机上的准确率val_acc = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()然后我们便可以构建自定义循环，自定义循环大致分为以下几步：编写一个循环 Epoch 次的循环，Epoch 为训练的循环数；在循环内部对于数据集读取每一个 Batch，因为这里的 train_dataset 为可枚举的，因此我们直接使用枚举即可获得每一个批次的训练样本；定义 tf.GradientTape () 梯度带；在梯度带内进行模型的输出，以及损失的求取；在梯度带外使用梯度带求得模型所有参数的梯度，在这里我们可以使用 model.trainable_weights 来获取所有可训练的参数；使用优化器按照求得的梯度对模型的参数进行优化，这里直接使用 optimizer.apply_gradients 函数即可完成优化；（可选）进行 Log 处理，打印出日志便于我们查看；（可选）在每个 Epoch 的训练集的训练结束后，我们可以在测试集上查看结果，这里我们只查看了准确率。epochs = 3for epoch in range(epochs): print("Start Training epoch " + str(epoch)) # 取出每一个批次的数据 for batch_i, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_dataset): # 在梯度带内进行操作 with tf.GradientTape() as tape: outputs = model(x_batch_train, training=True) loss_value = loss_fn(y_batch_train, outputs) # 求取梯度 grads = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights) # 使用Optimizer进行优化 optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights)) # Log if batch_i % 100 == 0: print("Loss at batch %d: %.4f" % (batch_i, float(loss_value))) # 在验证集合上测试 for batch_i, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(valid_dataset): outputs = model(x_batch_train, training=False) # 更新追踪器的状态 val_acc.update_state(y_batch_train, outputs) print("Validation acc: %.4f" % (float(val_acc.result()),)) # 重置追踪器 val_acc.reset_states()最终，我们可以得到如下结果：Start Training epoch 0Loss at batch 0: 0.1494Loss at batch 100: 0.2155Loss at batch 200: 0.1080Loss at batch 300: 0.0231Loss at batch 400: 0.1955Loss at batch 500: 0.2019Loss at batch 600: 0.0567Loss at batch 700: 0.1099Loss at batch 800: 0.0714Loss at batch 900: 0.0364Validation acc: 0.9691Start Training epoch 1Loss at batch 0: 0.0702Loss at batch 100: 0.0615Loss at batch 200: 0.0208Loss at batch 300: 0.0158Loss at batch 400: 0.0304Loss at batch 500: 0.1193Loss at batch 600: 0.0130Loss at batch 700: 0.1353Loss at batch 800: 0.1300Loss at batch 900: 0.0056Validation acc: 0.9715Start Training epoch 2Loss at batch 0: 0.0714Loss at batch 100: 0.0066Loss at batch 200: 0.0177Loss at batch 300: 0.0086Loss at batch 400: 0.0099Loss at batch 500: 0.1621Loss at batch 600: 0.1103Loss at batch 700: 0.0049Loss at batch 800: 0.0139Loss at batch 900: 0.0111Validation acc: 0.9754大家可以发现，我们的模型在测试集合上达到了 97.54% 的准确率。同时我们可以发现，其实在第一个 Epoch 之后，模型已经达到了很好地效果，这是因为我们的任务比较简单，而且我们的模型拟合能力比较强。
• 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：
• 1.3 for 循环嵌套 列表推导中允许 for 循环嵌套，它的语法定义如下：[expression for x in X for y in Y]可以认为它使用如下代码创建了一个 list：list = []for x in X: for y in Y: list.append(expression)使用列表推导生成一个包含两个字符的字符串列表，代码如下：>>> [x + y for x in 'ABC' for y in 'XYZ']['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']等价于使用 append 方法创建列表，代码如下：>>> list = []>>> for x in 'ABC':... for y in 'XYZ':... list.append(x + y)...>>> list['AX', 'AY', 'AZ', 'BX', 'BY', 'BZ', 'CX', 'CY', 'CZ']在第 1 行，创建了一个空列表在第 2 行，在外循环中，遍历字符串 ‘ABC’ 中的 3 个字符 ‘A’、‘B’ 和 ‘C’，循环变量 x 依次为’A’、‘B’ 和 ‘C’在第 3 行，在内循环中，遍历字符串 ‘XYZ’ 中的 3 个字符 ‘X’、‘Y’ 和 ‘Z’，循环变量 y 依次为’X’、‘Y’ 和 ‘Z’在第 4 行，将表达式 x + y 作为元素添加到列表中

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