python字典数据文件

python字典数据文件相关知识

• Python数据类型之字典

  导语：字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。查找速度非常快，一个元素和10W个元素没有什么区别。字典的无序特性和创建:列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。字典当中的元素是通过键来存取的，每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下： d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。字典实例：    dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'} &nb
• 如何来理解Python中的字典数据类型

  大家好，我是IT共享者，人称皮皮。今天给大家讲解下Python中的字典数据类型。 一、前言 字典是Python中的数据类型，可让将数据存储在键/值对中。 二、什么是字典理解？ 字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。 字典理解优化 使用字典理解优化函数。 例： # 字典理解例： square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)} print(square_dict) 运行结果： 注·：创建了square_dict带有数字平方键/值对的字典。但是，使用字典理解可以使在一行中创建字典。 三、使用
• Python数据类型之字典

  1. 字典的定义   字典是一个可变对象，它可以存储任意类型的对象。   字典元素由键值对组成，字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 。   其中键必须是唯一的，而值可以不唯一。值可以是任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。2. 字典的创建   格式：dict = {key1:value1, key2:value2, key3:value3}。   空字典(不包含任何键值对)由两个大括号组成，如{}。   dict1 = {}  # 定义一个空字典   dict2 = {"name":"霜花似雪", "age":25, "height":171, "address&qu
• python-010-字典

  字典键key：拼音值value：页码key-value:键值对字典是python中唯一的映射类型，指两个元素之间一一对应的关系（注明：字典是映射类型，不是序列类型）brand=['外星人'，‘戴尔’，‘联想’，‘苹果’]English=['AlienWare','Dell','Lenovo','Apple']#品牌与英文一一对应print('外星人---','AlienWare')显示不出来中文，ASCII是十进制， 此时utf-8用的是Unicode，对应的是十六进制的数据，此时转换过程#不行，byteString,十进制,unicodeString 十六进制，python2默认十进制，·字典的创建于访问dict：字典可以dict(),n内置方法d={}表示形式d={'外星人':'AlienWare','戴尔':&#

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• 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：
• 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。
• 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 中的几种常用数据类型 在 Python 程序中，程序需要处理不同类型的数据，例如：在数学运算中，需要对数值进行加减乘除等计算。在文本处理中，需要对文本进行分割、连接等操作。Python 可以处理 7 种类型的数据：数值字符串布尔值列表元组字典集合本文简略介绍 Python 中每种数据类型的定义和使用场景，使得学习者获得对 Python 的数据类型的整体认识，在后续的小节中详细介绍每种类型的具体使用细节。
• Python 内置函数 Python 解释器内置了很多函数，不用 import 即可使用这些内置函数。本小节讲解了 Python 中常见的内置函数，我们将这些函数分为 7 大类：类别功能系统帮助获取函数的使用帮助文件 IO读取标准输入、写标准输出、打开文件类型转换将整数转换为字符串、将字符串转换为整数数学运算常见的数学运算函数，例如：max 和 min复合数据类型列表、元组、字典等数据类型的构造对序列的操作对序列进行排序、筛选、映射面向对象相关判断类型之间的归属关系
• 3.1 打开文件并加载数据 这里用到的npz文件大家可以从谷歌仓库中下载，大家可以通过该链接下载。然后我们需要首先得到下载文件的本地地址，在这里我假设地址是’/root/.keras/datasets/mnist.npz’。该数据集是由一个字典组成，这个字典由四个元素组成，他们的key分别是：x_train: 训练数据的图片数据；y_train: 训练数据的标签；x_test: 测试数据的图片数据；y_test: 测试数据的标签。了解了数据的结构后，我们便可以通过以下操作进行数据的加载：import Numpy as npimport tensorflow as tfpath = '/root/.keras/datasets/mnist.npz'with np.load(path) as np_data: train_exa = np_data['x_train'] train_labels = np_data['y_train'] test_exa = np_data['x_test'] test_labels = np_data['y_test']这样我们便完成了数据的加载。

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