1 enumerate 소개

형식enumerate(iterable,start=0) 기능은 매개 대상을 되돌려줍니다. 그 중에서iterable는 시퀀스, 교체기 또는 다른 교체를 지원하는 대상이어야 합니다.교체기의방법의 반환 값은 enumerate를 통해 반환되며, 값 형식은tuple이며, start (기본값 0) 기술의 숫자와 교체기에 포함된 데이터를 포함합니다.

2 사례

2.1 1차원 목록 반복

li = ["tianlanlan", "yunbaibai", "shuiqingqing"]
en_li = enumerate(li)
print("enumerate list: {}".format(list(en_li)))
for idx, value in enumerate(li):
    print("idx: {} value: {}".format(idx, value))

Result

enumerate list: [(0, 'tianlanlan'), (1, 'yunbaibai'), (2, 'shuiqingqing')]
idx: 0 value: tianlanlan
idx: 1 value: yunbaibai
idx: 2 value: shuiqingqing

4

Analysis(1)enumerate를 통해tuple을 되돌려줍니다. 번호 0부터 개수는 교체기 데이터 개수이고 값은 교체기 데이터입니다.(2) 데이터의 키:value 대응을 실현한다

2.2 2차원 리스트 스트리밍

x_sample = np.random.rand(4, 3)
print("x_sample: {}".format(x_sample))
for idx, value in enumerate(x_sample):
    print("idx: {} value: {}".format(idx, value))

Result

x_sample: [[0.73356379 0.46344017 0.12340443]
 [0.96689566 0.70792431 0.87034476]
 [0.73511355 0.77274115 0.05571193]
 [0.56135686 0.33162721 0.82986378]]
idx: 0 value: [0.73356379 0.46344017 0.12340443]
idx: 1 value: [0.96689566 0.70792431 0.87034476]
idx: 2 value: [0.73511355 0.77274115 0.05571193]
idx: 3 value: [0.56135686 0.33162721 0.82986378]

4

Analysis(1) 2D 배열[4,3] 즉 4줄 3열, 4__next__()번호를 0,1,2,3개로 행수로 하고 데이터는 열에 저장된 데이터로 한다.(2) 수조에 대해 최종적으로 수조의 데이터를 가져와야 한다. 행렬의 역할은 인덱스 기능이고enumerate는 줄에 따라 수조 인덱스를 만들어 데이터를 얻는다.(2) 2차원 그룹에 대해 키는 번호를 줄 수로 하고value는 대응하는 열을 사용한다

2.3 3차원 그룹을 옮겨다니기

import numpy as np
z_sample = np.random.uniform(-1, 1, size=(2 , 3, 3))
print("z sample: {}".format(z_sample))
for idx, value in enumerate(z_sample):
    print("idx: {} value: {}".format(idx, value))

Result

z sample: [[[-0.11212024 -0.69009897 -0.66992379]
  [-0.26245796 -0.86990319  0.00199974]
  [ 0.65475913 -0.61089172  0.37564042]]

 [[-0.54160346  0.5907193   0.9643114 ]
  [ 0.34624219  0.31073878 -0.78359222]
  [ 0.26297166 -0.70019566  0.0950346 ]]]
idx: 0 value: [[-0.11212024 -0.69009897 -0.66992379]
 [-0.26245796 -0.86990319  0.00199974]
 [ 0.65475913 -0.61089172  0.37564042]]
idx: 1 value: [[-0.54160346  0.5907193   0.9643114 ]
 [ 0.34624219  0.31073878 -0.78359222]
 [ 0.26297166 -0.70019566  0.0950346 ]]

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Analysis(1) 3차원 그룹[2,3,3],enumerate의 번호는 1차원 2이고 값은 0,1, 데이터는 [3,3]의 그룹이다.(2) 이미지 처리, 예를 들어Tensorflow의 4차원 수조[1,250,250,3] 또는batch 이미지[128,250,250,3]는 이미지 데이터를 추출하여 저장하거나 편집하는 데 사용할 수 있다

3 sum

형식sum(iterable,start) 기능은iterable(스트리밍 데이터list,tuple,set)와 start를 따로 추가해야 하는 수로 계산합니다.

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print("a: {}".format(a))
b = a.tolist()
print("b: {}".format(b))
c = sum(b)
print("sum: {}".format(c))
d = sum(b, 2)
print("sum extra add 2: {}".format(d))

Result

a: [1 2 3]
b: [1, 2, 3]
sum: 6
sum extra add 2: 8

4

Analysis는 목록에 있는 모든 요소의 구화를 실현합니다. 추가된 요소를 지정하려면 두 번째 인자를 추가합니다. 기본값은 0

4 요약

(1)enumerate는 데이터에 번호를 제공하고 번호를 통해 해당하는 데이터를 처리할 수 있다.(2) 2차원 또는 다차원 수조는 enumerate를 사용하여 처리하고 번호는 수조의 첫 번째 차원 데이터이며 데이터는 다른 차원이다.(3) 이미지 처리, 예를 들어Tensorflow의 4차원 그룹[1,250,250,3] 또는batch 이미지[128,250,250,3]에 대해enumerate를 사용하면 이미지 데이터를 추출하고 저장하거나 편집하는 데 사용할 수 있다.
[참고문헌][1]https://docs.python.org/3.6/library/functions.html?highlight=enumerate#enumerate