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get back the name of variables callers_local_vars = inspect . currentframe ( ) . f_back . f_locals . items ( ) return [ var_name for var_name , var_val in callers_local_vars if var_val is var ]


可以根据值或者变量名转为同名字符串;

作用locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量。如果是动态命名变量,需要动态获取变量的变量名来进行操作。源码测试import inspectdef retrieve_name(var): ''' utils: get back the name of variables ''' callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items() return [var 初识 Lua Lua 是一种轻量小巧的脚本语言,它用标准C语言编写并以源代码形式开放。这意味着什么呢?这意味着 Lua 虚拟机可以很方便的嵌入别的程序里,从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。而整个 Lua 虚拟机编译后仅仅一百余K,经过适当的裁剪还能做到更小,十分适合嵌入式的开发。 同时,在目前脚本引擎中, Lua 的运行速度占有绝对优势。这些都决定 对table使用数字索引,即把table当数组使用。约定数组下标从1开始。 若索引中间有空洞,table并不会为空洞索引分配空间。 只有当表是顺序表时,#tab返回的长度才有意义。table.maxn() 返回最大的索引值。 对于非顺序表,遍历时使用pairs是一个好方法。 1.2 多维数组 即table的元素也是table。其能比较好的支持稀疏矩
1. 字符串 拼接用…表示,例如str1…str2,不能用加号。 如果在 字符串 之间用算术符的话,会直接 转成 数字运算,例:“2”+“3” ,结果就是5 2.table可以用来做数组,也可以用来做字典,table是不固定大小的。 数组形式:tab1={“one”,“two”,“three”}; 字典形式:tab2={key1=“one”,key2=“two”} 添加直接添加 tab2.key3=“s”
考虑到在日常中,常常需要对模型指标输出,但涉及多个模型的时候,需要对其有标示输出,故需要将模型 变量名 转换成 字符串 。看到的基本方法有两种: 一、方法层面: 方法1(函数内推荐): def namestr(obj, namespace): return [name for name in namespace if namespace[name] is obj] print(namestr(lr...
python 变量名 字符串 的相互转换 字符串 作为 变量名 变量名 作为 字符串 字符串 作为 变量名 可以使用locals(),globals(),vars()进行转换。 代码示例: ls = ['A', 'B', 'C'] for i in ls: globals()[i] = [1,2,3] print(A,B,C) [1, 2, 3] [1, 2, 3] [1, 2, 3] 变量名 作为 字符串 代码示例: import inspect def retrieve_name(var):   变量是将储存的值保存在内存中。当声明一个变量的时候会在内存中开辟一个储存内容的位置。   基于变量的数据类型,解释器分配内存空间并决定储存的内容。因此我们可以通过变量分配不同的数据类型,可以在变量中储存数据类型为整数,小数,字符等   在 python 中,变量是不需要明确声明变量类型和长度来保留内存空间。当变量分配值的时候, python 会自动发出声明,等号(=)用于变量赋值,pyth...
最近看Github源码时发现有个生成正态分布数值的用法:np.random.normal([3, 5]),这行代码会输入一个二维的array? In [1]: import numpy as np In [2]: np.random.normal([3,5]) Out[2]: array([1.46251563, 7.74062177]) 这与我理解的不同,normal 函数的参数为何为一个list且未指定size时生成1*2 array 呢? 查看官方教程:https://docs.scipy
【2015/IE】Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability 学学学,冲冲冲: 能加载进去了,下载好了 【2015/IE】Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability 学学学,冲冲冲: 你好,文章链接点进去加载不出来,请问你还有保存原文章吗?可否发我一份?非常感谢!!! 【2019/IJCAI】AddGraph: Anomaly Detection in Dynamic Graph Using Attention-based Temporal GCN CUG CSer: 请问有源码连接嘛 【2019/IJCAI】AddGraph: Anomaly Detection in Dynamic Graph Using Attention-based Temporal GCN CUG CSer: 请问你找到了嘛