python创建n列list

A. 用python语言编写一个m行n列得表格怎么写

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)

上例为画一个五行三列表格的代码示例，在python 2.7版本上测试通过。

行列数目以及单元格宽度都可通过函数参数控制。

B. python中如果知道一个列表中有n个元素，怎么编程来创建n个新的空列表

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

C. python语言中如何直接定义包含若干元素的list

大概是这样：

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

D. BP神经网络的原理的BP什么意思

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您将学习如何在R语言中创建神经网络模型。

神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。

该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编号的图片。这些问题通常称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。

本教程将涵盖以下主题：

• 神经网络概论

• 正向传播和反向传播

• 激活函数

• R中神经网络的实现

• 案例

• 利弊

• 结论

神经网络概论

神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。它是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重进行学习，来预测给定输入的正确类别标签。

人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。每个神经细胞都认为是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传输信息。这种并行的交互系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突接收来自另一个神经元的输入信号，并根据这些输入将输出响应到某个其他神经元的轴突。



创建测试数据集

创建测试数据集：专业知识得分和沟通技能得分

• # 创建测试集test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)



预测测试集的结果

使用计算函数预测测试数据的概率得分。

• ## 使用神经网络进行预测Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



现在，将概率转换为二进制类。

• # 将概率转换为设置阈值0.5的二进制类别pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



预测结果为1,0和1。

利弊

神经网络更灵活，可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入（例如图像）的非线性数据集，可以使用任意数量的输入和层，可以并行执行工作。

还有更多可供选择的算法，例如SVM，决策树和回归算法，这些算法简单，快速，易于训练并提供更好的性能。神经网络更多的是黑盒子，需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比，神经网络需要更多的数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位着名的神经网络研究人员说：“神经网络是解决任何问题的第二好的方法。最好的方法是真正理解问题。”

神经网络的用途

神经网络的特性提供了许多应用方面，例如：

• 模式识别：神经网络非常适合模式识别问题，例如面部识别，物体检测，指纹识别等。

• 异常检测：神经网络擅长异常检测，它们可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。

• 时间序列预测：神经网络可用于预测时间序列问题，例如股票价格，天气预报。

• 自然语言处理：神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用，例如文本分类，命名实体识别（NER），词性标记，语音识别和拼写检查。

最受欢迎的见解

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E. Python创建一个一维列表,列表包含n个元素,n由键盘输入,列表元素由1-100随机

代码如下，仅供参考：

from random import randint
amount = int(input("随机数数量:"))
result = [randint(1,100) for i in range(amount)]
print(result)

输入：10

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

F. python怎么简单的生成多个list的元素组合

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))

组合的话可以用combinations：

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

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G. python怎么创建列表

如何创建列表，或生成列表。这里介绍在python的基础知识里创建或转变或生成列表的一些方法。

零个，一个或一系列数据用逗号隔开，放在方括号[ ]内就是一个列表对象。

列表内的数据可以是多个数目，不同类型。

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利用函数list()：

用 list([iterable])函数返回一个列表。

可选参数iterable是可迭代的对象，例如字符串，元组。list()函数将可迭代对象的元素重新返回为列表。

将字典类型数据作为参数时，返回的列表元素是字典的键。

将range（）函数作为参数，返回一个整数元素的列表。

如果没有参数list()函数将返回一个空列表。

其他能生成列表的方法：

利用split分割字符串生成列表：

字符串调用split方法返回一个由分开的子串组成的列表。

利用列表推导式：

列表推导式，是生成列表的一种方便的表达式。

有关列表推导式，看下面的连接。

H. python中编写一个模块,模块中包含随机生成N个元素的列表、排序列表、求最大

下面是一个 Python 模块的例子，它包含了随机生成 N 个元素的列表、排序列表、求最大值三个功能：

这样，就可以使用 my_mole 模块中的函数来生成随机列表、排序列表、求出最大值。