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如何从列表中获取元素

有两种方法可用于从列表中获取元素,这涉及到两个命令,分别是lindex和lassign。...该命令接收两个参数:列表变量名和索引号。例如: ? 方法2:lassign 上述操作可以通过lassign快速完成。...lassign接收至少两个变量,第一个是列表变量,第二个是其他变量,也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如: ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1:列表元素的个数比待分配变量个数多 例如,上例中只保留待分配变量x和y,可以看到lassign会返回一个值c,这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...综上所述,可以看到在使用lassign时要格外小心,确保变量个数与列表长度一致,或变量个数小于列表长度,否则会出现待分配变量最终被赋值为空字符串的情形。

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    python全栈开发《45.索引与切片之列表:列表的索引,获取与修改》

    1.列表的索引,获取与修改 如何在列表中通过使用索引和切片来修改列表? 1)list[index] = new_item 2)数据的修改只能在存在的索引范围内。...:',numbers[:]) print('另一种获取完整列表的方法:',numbers[0:]) print('第三种获取列表的方法:',numbers[0:-1]) print('列表的反序:',numbers...[::-1]) print('列表的反向获取:',numbers[-3:-1]) print('步长获取切片:',numbers[0:8:2]) print('切片生成空列表:',numbers[0:0...: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 另一种获取完整列表的方法: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 第三种获取列表的方法: [1, 2, 3,...4, 5, 6, 7, 8, 9] 列表的反序: [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 列表的反向获取: [8, 9] 步长获取切片: [1, 3, 5, 7] 切片生成空列表

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    张量的基础操作

    在深度学习框架中,张量索引操作通常用于访问和修改张量中的数据。以下是一些基本的张量索引操作: 基础索引:可以通过指定张量的维度和对应的索引值来获取张量中的特定元素。...通过指定起始和终止索引以及步长,可以获取张量中的一部分。例如,t1[2:8] 将会返回从索引2到7的张量元素,形成一个新张量。...布尔索引允许根据一个布尔张量来选择数据,而掩码索引则使用一个具有相同形状的张量作为掩码来选择数据。...负数步长:在Python的传统列表中,步长可以为负数,表示倒序排列。但在张量中,步长必须大于0,否则会报错。这意味着不能使用负数步长来逆序索引张量元素。...:类似于Python的列表切片,张量也支持范围索引。

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    Transformers 4.37 中文文档(二十六)

    额外 token 从词汇表末尾向开始索引(“”是词汇表中的最后一个 token,就像 ByT5 预处理中看到的那样,请参见此处)。...token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零值列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1 (List[int],可选) — 用于序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...索引应在[0, ..., num_choices]中,其中num_choices是输入张量第二维的大小。

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    Python - 从字典列表中删除字典

    要成为一名高效且快速的程序员,您必须弄清楚如何从字典列表中删除字典。有许多技术可以从词典列表中删除字典,本文将介绍这些技术。...从字典列表中删除字典的不同方法 循环方式 我们将指定要从字典列表中删除的字典,然后我们将使用 if() 创建一个条件来提供一个参数以从字典列表中删除字典。...在这种方法中,我们不会创建任何新列表,而是直接在原始字典列表中进行更改。...: 'Australia'}, {'City': 'Berlin', 'location': 'Germany'}, {'City': 'New York', 'location': 'USA'}] 列表索引...本文详细介绍了从数据源中包含的词典列表中删除词典的所有可能方法。使用此类方法时,您必须注意,因为可能会出现可能导致数据丢失的数据错误。因此,在对数据进行任何更改之前,必须备份数据。

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    Transformers 4.37 中文文档(六十二)

    token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...与一些 XLM 多语言模型不同,它不需要lang张量来理解使用的语言,并且应该能够从输入 id 中确定正确的语言。 使用 RoBERTa 技巧在 XLM 方法上,但不使用翻译语言建模目标。...token_ids_1 (List[int], optional) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1(List[int],可选)— 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个按照文档字符串中给定的顺序的输入张量:model([input_ids, attention_mask

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    Transformers 4.37 中文文档(二十二)

    token_ids_1 (List[int], optional) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1 (List[int], optional) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1(List[int],可选)- 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 零的列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...从传递的两个序列创建用于序列对分类任务中使用的掩码。...的张量,没有其他内容:model(input_ids) 一个长度可变的列表,其中包含一个或多个按照文档字符串中给定的顺序的输入张量:model([input_ids, attention_mask

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    Transformers 4.37 中文文档(四十六)

    返回 List[int] 带有适当特殊标记的 输入 ID 列表。 通过连接和添加特殊标记,从序列或序列对构建用于序列分类任务的模型输入。...token_ids_1 (List[int], 可选) — 第二个序列对的可选 ID 列表。 返回 List[int] 零列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...token_ids_1 (List[int], optional) — 可选的第二个 ID 列表,用于序列对 返回 List[int] 零列表。 从传递的两个序列创建一个用于序列对分类任务的掩码。...线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测(分类)目标中训练的。...的单个张量:model(input_ids) 一个长度不定的列表,其中包含一个或多个输入张量,按照文档字符串中给定的顺序:model([input_ids, attention_mask]) 或

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