我正在编写一个生成器函数，它会给我字母字符，就像这样，defgen_alphaLabels():a=range(65,91)foriina:yieldchr(i)k=gen_alphaLabels()foriinrange(26):printk.next(),这产生了，ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ这行得通....我会跳过donotInclude列表中的一些字符。我可以在生成器外部执行此操作，就像这样，k=gen_alphaLabels()donotInclude=['D','K','J']foriinrange(26):r=k.next()ifrnotindon
处理print()函数时出现问题(Python3)。当我寻找一个系列的总和时，我可以使用以下代码模式:>>>sum(iforiinrange(101))但是当我倾向于检查我制作的系列时:(我选择print()并假设它将逐行打印出来)>>>print(iforiinrange(101))原来变成了一个没有返回值的生成器对象。所以我必须使用list()进行系列检查。这是打印功能的缺陷吗？PS:上面写的是生成器的例子，不是自然级数的最简单形式，而是复杂级数的骨骼结构。为了方便检查系列值，我正在寻找一种逐行打印每个值的方法。 最佳答案 su
我使用ImageDataGenerator和flow_from_directory进行训练和验证。这些是我的目录:train_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/training')test_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/validation')pred_dir=Path('D:/Datasets/Trell/images/new_images/testing')ImageGenerator代码:img_width,img_height=28,28batch_size=
我将函数f定义为deff(flag):n=10ifflag:foriinrange(n):yieldielse:returnrange(n)但是无论flag是什么，f都会返回一个生成器:>>>f(True)>>>f(False)如果我遍历返回的对象:#printsnormallyforiinf(True):print(i)#doesn'tprintforiinf(False):print(i)看起来f(False)返回一个已经迭代过的生成器。什么原因？谢谢。 最佳答案 包含yield语句的函数总是返回生成器对象。只有当你迭代那个生成
我想在Python(2.7)中将两个列表相交。我需要结果是可迭代的:list1=[1,2,3,4]list2=[3,4,5,6]result=(3,4)#anykindofiterable提供一个完整的迭代将在交集之后首先执行，以下哪个更有效？使用生成器:result=(xforxinlist1ifxinlist2)使用过滤器():result=filter(lambdax:xinlist2,list1)其他建议？提前致谢，阿姆农 最佳答案 这些都不是。最好的方法是使用集合。list1=[1,2,3,4]list2=[3,4,5,6
我正在阅读有关生成器和迭代器以及__next__()的作用的文章.'__next__'indir(mygen).是真的'__next__'indir(mylist)，是假的当我深入研究它时，'__next__'indir(mylist.__iter__())是真的为什么是__next__仅可列出但仅适用于__iter__()和mygen但不是mylist.怎么样__iter__()调用__next__当我们使用列表理解遍历列表时尝试手动步进(+1)生成器时，我调用mygen.__next__().它不存在。它仅作为mygen.__next__存在这称为方法包装器。什么是方法包装器，它有
我目前正在使用NetBeansIDE和Jython2.5.1在逐步调试我的项目时，只要遇到对生成器的迭代，调试器就会直接到代码末尾。输出正常，但是一旦遇到第一个生成器就无法一步步调试了。这是所有PythonIDE中Python调试的标准行为吗？难道不能像调试“for”循环的每个元素的VBA一样调试代码“yieldafteryield”(抱歉提到VBA:)？谢谢。编辑没有生成器代码:defexample(n):i=1whilei输出:hellogoodbye调试:[LOG]PythonDebugger:overallStarting[LOG]PythonDebugger.taskStar
我正在为我的训练数据使用tensorflow数据集api，为tf.data.Dataset.from_generatorapi使用input_fn和生成器defgenerator():......yield{"x":features},labeldefinput_fn():ds=tf.data.Dataset.from_generator(generator,......)......feature,label=ds.make_one_shot_iterator().get_next()returnfeature,label然后我使用如下代码为我的Estimator创建了一个自定义mo
我正在寻找一个哈希函数族生成器，它可以在给定一组参数的情况下生成一系列哈希函数。到目前为止我还没有找到任何这样的发电机。有没有办法用hashlib做到这一点？包？例如我想做这样的事情:h1=hash_function(1)h2=hash_function(2)...和h1和h2将是不同的哈希函数。对于那些可能知道的人，我正在尝试在非常大的数据集上实现最小哈希算法。基本上，对于给定的文档，我有一组非常大的特征(1亿到10亿)，我需要为这组特征创建1000到10000个不同的随机排列。我不想明确地构建随机排列，所以我想在下面使用的技术:生成哈希函数h并考虑两个指数r和sr出现在s之前在排列
我有许多Python生成器，我想将它们组合成一个新的生成器。我可以通过使用一堆yield语句的手写生成器轻松地做到这一点。另一方面，itertools模块就是为这样的事情而制作的，对我来说，创建我需要的生成器的pythonic方法似乎是将的各种迭代器连接在一起>itertools模块。然而，在手头的问题中，它很快就会变得相当复杂(生成器需要保持某种状态---例如是否正在处理第一个或后面的项目---，第i个输出进一步取决于在第i个输入项和各种输入列表的条件下，在将它们连接到生成的列表之前必须进行不同的处理。因为可以解决我的问题的标准迭代器的组合是---由于写下源代码的一维性质---几乎不
