python 中的內建函式slice

slice()函式是乙個切片函式，可以作用於list,tuple,numpy等結構，其作用類似於列表中常見的切片操作，但是如果按照某個長度將list等可以用於切片的序列做等分，一般可以用乙個迴圈可以實現。

l =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

i = 0
while(i<10):
print(l[i:i+2])
i += 2
output：
[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]
[7, 8]
[9, 10]

fold_size = 2  

for j in range(len(l)//fold_size):
idx = slice(j*fold_size,(j+1)*fold_size)
print(l[idx])

這樣看，slice()函式的好處並沒有特別多的體現，但是它能容易地用於tensor結構，也就是2維甚至更高維度。

import torch

x = torch.rand(10,8)
fold_size = 2
for j in range(0,x.size()[1]//fold_size):
idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size)  
print(x[:,idx])  ##切分8維度，切分10維度-> x[idx,:]
print(x[:,idx].size())
'''將8這個維度，每份為2進行切分，返回每份大小。
output:
tensor([[0.6415, 0.9648],
[0.2723, 0.1438],
[0.5300, 0.8959],
[0.1583, 0.9972],
[0.4612, 0.9555],
[0.9713, 0.9526],
[0.5785, 0.1008],
[0.1837, 0.9140],
[0.6577, 0.1127],
[0.0530, 0.7081]])
torch.size([10, 2])
'''

for step,x in enumerate(torch.split(x,2,dim=1)):

print(x)
'''x按照第二維度，每塊2切分
x同上'''

import numpy as np

x = [[1,2,3,1],[4,5,6,1],[7,8,9,1],[10,11,12,1]]
x = np.array(x)
fold_size = 2
for j in range(0,x.shape[1]//fold_size):
idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size)  
print(x[:,idx])
print(x[:,idx].shape)

python 中的內建函式

built in functions abs divmod input open staticmethod all enumerate int ord str any eval isinstance pow sum basestring execfile issubclass print super...

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以下是目前我們已經滲透過的內建函式 int 建立或者將其他資料轉化為整型float 建立或者將其他資料轉化為浮點型bool 建立或者將其他資料轉化為布林型complex 建立或者將其他資料轉化為複數str 建立或者將其他資料轉化為字串list 建立或者將其他資料轉化為列表tuple 建立或者將其他資...

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len s 返回物件內元素的個數。dic s lst 2 3,4 5,6 6 print len dic print len s print len lst 輸出結果 2 46max iterable,key,default 返回最大值。max 1 max 3,1,2,6 max 2 max def...