python創建n列list

A. 用python語言編寫一個m行n列得表格怎麼寫

defdrawTable(iRow,iColumn,iCellW=5,iCellH=3):
deffunc(x,y):
if(x%iCellW==0)and(y%iCellH==0):
print'+',
elifx%iCellW==0:
print'|',
elify%iCellH==0:
print'-',
else:
print'',
foryinrange(iColumn*iCellH+1):
forxinrange(iRow*iCellW):
func(x,y)
print'+'
drawTable(5,3)

上例為畫一個五行三列表格的代碼示例，在python 2.7版本上測試通過。

行列數目以及單元格寬度都可通過函數參數控制。

B. python中如果知道一個列表中有n個元素，怎麼編程來創建n個新的空列表

defx(n):
lis=[]
foriinrange(n):lis.append([])
returnlis
#如n=5
print(x(5))

C. python語言中如何直接定義包含若干元素的list

大概是這樣：

list=[[Picture('x11'),Picture('x12')...],
[Picture('x21'),Picture('x22')...],
...
]

D. BP神經網路的原理的BP什麼意思

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路（或人工神經網路）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題：

• 神經網路概論

• 正向傳播和反向傳播

• 激活函數

• R中神經網路的實現

• 案例

• 利弊

• 結論

神經網路概論

神經網路是受人腦啟發執行特定任務的演算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關聯的權重。在學習階段，網路通過調整權重進行學習，來預測給定輸入的正確類別標簽。

人腦由數十億個處理信息的神經細胞組成。每個神經細胞都認為是一個簡單的處理系統。被稱為生物神經網路的神經元通過電信號傳輸信息。這種並行的交互系統使大腦能夠思考和處理信息。一個神經元的樹突接收來自另一個神經元的輸入信號，並根據這些輸入將輸出響應到某個其他神經元的軸突。



創建測試數據集

創建測試數據集：專業知識得分和溝通技能得分

• # 創建測試集test=data.frame(專業知識,溝通技能得分)



預測測試集的結果

使用計算函數預測測試數據的概率得分。

• ## 使用神經網路進行預測Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



現在，將概率轉換為二進制類。

• # 將概率轉換為設置閾值0.5的二進制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



預測結果為1,0和1。

利弊

神經網路更靈活，可以用於回歸和分類問題。神經網路非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數據集，可以使用任意數量的輸入和層，可以並行執行工作。

還有更多可供選擇的演算法，例如SVM，決策樹和回歸演算法，這些演算法簡單，快速，易於訓練並提供更好的性能。神經網路更多的是黑盒子，需要更多的開發時間和更多的計算能力。與其他機器學習演算法相比，神經網路需要更多的數據。NN僅可用於數字輸入和非缺失值數據集。一位著名的神經網路研究人員說：「神經網路是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。」

神經網路的用途

神經網路的特性提供了許多應用方面，例如：

• 模式識別：神經網路非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。

• 異常檢測：神經網路擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規模式的異常模式。

• 時間序列預測：神經網路可用於預測時間序列問題，例如股票價格，天氣預報。

• 自然語言處理：神經網路在自然語言處理任務中提供了廣泛的應用，例如文本分類，命名實體識別（NER），詞性標記，語音識別和拼寫檢查。

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E. Python創建一個一維列表,列表包含n個元素,n由鍵盤輸入,列表元素由1-100隨機

代碼如下，僅供參考：

from random import randint
amount = int(input("隨機數數量:"))
result = [randint(1,100) for i in range(amount)]
print(result)

輸入：10

輸出：[2, 65, 58, 24, 15, 12, 38, 24, 18, 79]

F. python怎麼簡單的生成多個list的元素組合

生成排列可以用proct：

1 from itertools import proct
2 l = [1, 2, 3]
3 print list(proct(l, l))
4 print list(proct(l, repeat=4))

組合的話可以用combinations：

1 from itertools import combinations
2 print list(combinations([1,2,3,4,5], 3))

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G. python怎麼創建列表

如何創建列表，或生成列表。這里介紹在python的基礎知識里創建或轉變或生成列表的一些方法。

零個，一個或一系列數據用逗號隔開，放在方括弧[ ]內就是一個列表對象。

列表內的數據可以是多個數目，不同類型。

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利用函數list()：

用 list([iterable])函數返回一個列表。

可選參數iterable是可迭代的對象，例如字元串，元組。list()函數將可迭代對象的元素重新返回為列表。

將字典類型數據作為參數時，返回的列表元素是字典的鍵。

將range（）函數作為參數，返回一個整數元素的列表。

如果沒有參數list()函數將返回一個空列表。

其他能生成列表的方法：

利用split分割字元串生成列表：

字元串調用split方法返回一個由分開的子串組成的列表。

利用列表推導式：

列表推導式，是生成列表的一種方便的表達式。

有關列表推導式，看下面的連接。

H. python中編寫一個模塊,模塊中包含隨機生成N個元素的列表、排序列表、求最大

下面是一個 Python 模塊的例子，它包含了隨機生成 N 個元素的列表、排序列表、求最大值三個功能：

這樣，就可以使用 my_mole 模塊中的函數來生成隨機列表、排序列表、求出最大值。