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数据结构

函数式编程工具

对于列表来讲,有三个内置函数非常有用: filter(), map(), 以及reduce()。

filter(function, sequence)返回function(item)为true的子序列。会尽量返回和sequence相同的类型)。sequence是string或者tuple时返回相同类型,其他情况返回list 。实例:返回能被3或者5整除的序列:

#!python>>> def f(x): return x % 3 == 0 or x % 5 == 0... >>> list(filter(f, range(2, 25)))[3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]

map(function, sequence) 为每个元素调用 function(item),并将返回值组成一个列表返回。例如计算立方:

#!python>>> def cube(x): return x*x*x...>>> list(map(cube, range(1, 11)))[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

函数需要多个参数,可以传入对应的序列。如果参数和序列数不匹配,则按最短长度来处理。如果传入的序列长度不匹配,则用None不全。例如:

#!python>>> seq = range(8)>>> def add(x, y): return x+y...>>> list(map(add, seq, seq))[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]>>> seq1 = range(8)>>> seq2 = range(10)>>> list(map(add, seq1, seq2))[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]>>> list(map(add, seq1, seq, seq2))---------------------------------------------------------------------------TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-19-2ddf805a1583> in <module>()----> 1 list(map(add, seq1, seq, seq2))TypeError: add() takes 2 positional arguments but 3 were given

reduce(function, sequence) 先以序列的前两个元素调用函数function,再以返回值和第三个参数调用,以此类推。比如计算 1 到 10 的整数之和:

#!python>>> from functools import reduce>>> def add(x,y): return x+y... >>> reduce(add, range(1, 11))55

如果序列中只有一个元素,就返回该元素,如果序列是空的,就报异常TypeError:

#!python>>> reduce(add, [])Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value>>> reduce(add, [3])3

可以传入第三个参数作为默认值。如果序列是空就返回默认值。

#!python>>> def sum(seq):...     def add(x,y): return x+y...     return reduce(add, seq, 0)... >>> sum(range(1, 11))55>>> sum([])0

不要像示例这样定义 sum(),内置的 sum(sequence) 函数更好用。

del 语句

del可基于索引而不是值来删除元素。:del 语句。与 pop() 方法不同,它不返回值。del 还可以从列表中删除区间或清空整个列表。例如:

#!python>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]>>> del a[0]>>> a[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]>>> del a[2:4]>>> a[1, 66.25, 1234.5]>>> del a[:]>>> a[]

del 也可以删除整个变量:

#!python>>> del a

此后再引用a会引发错误。

元组和序列

链表和字符串有很多通用的属性,例如索引和切割操作。它们都属于序列类型(参见 Sequence Types — str, unicode, list, tuple, bytearray, buffer, xrange  https://docs.python.org/2/library/stdtypes.html#typesseq)。Python在进化时也可能会加入其它的序列类型。

元组由逗号分隔的值组成:

#!python>>> t = 12345, 54321, 'hello!'>>> t[0]12345>>> t(12345, 54321, 'hello!')>>> # Tuples may be nested:... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)>>> u((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))>>> # Tuples are immutable:... t[0] = 88888Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: 'tuple' object does not support item assignment>>> # but they can contain mutable objects:... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])>>> v([1, 2, 3], [3, 2, 1])

元组在输出时总是有括号的,嵌套元组可以清晰展示。在输入时可以没有括号,清晰起见,建议尽量添加括号。不能给元组的的元素赋值,但可以创建包含可变对象的元组,比如列表。
元组是不可变的,通常用于包含不同类型的元素,并通过解包或索引访问(collections模块中namedtuple中可以通过属性访问)。列表是可变的,元素通常是相同的类型,用于迭代。
空的括号可以创建空元组;要创建一个单元素元组可以在值后面跟一个逗号单元素元组。丑陋,但是有效。例如:

#!python>>> empty = ()>>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma>>> len(empty)0>>> len(singleton)1>>> singleton('hello',)>>> ('hello',)('hello',)

语句 t = 12345, 54321, ‘hello!’ 是 元组打包 (tuple packing)的例子:值12345,54321 和 ‘hello!’ 被封装进元组。其逆操作如下:

#!python>>> x, y, z = t

等号右边可以是任何序列,即序列解包。序列解包要求左侧的变量数目与序列的元素个数相同。

集合

集合是无序不重复元素的集。基本用法有关系测试和去重。集合还支持 union(联合),intersection(交),difference(差)和 sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。
大括号或set()函数可以用来创建集合。注意:想要创建空集合只能使用 set() 而不是 {}。

#!python>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']>>> fruit = set(basket)               # create a set without duplicates>>> fruitset(['orange', 'pear', 'apple', 'banana'])>>> 'orange' in fruit                 # fast membership testingTrue>>> 'crabgrass' in fruitFalse>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words...>>> a = set('abracadabra')>>> b = set('alacazam')>>> a                                  # unique letters in aset(['a', 'r', 'b', 'c', 'd'])>>> a - b                              # letters in a but not in bset(['r', 'd', 'b'])>>> a | b                              # letters in either a or bset(['a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])>>> a & b                              # letters in both a and bset(['a', 'c'])>>> a ^ b                              # letters in a or b but not bothset(['r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])

类似列表推导式,集合也可以使用推导式:

#!python>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}>>> a{'r', 'd'}

字典

字典 (参见 Mapping Types — dict )。字典在一些语言中称为联合内存 (associative memories) 或联合数组 (associative arrays)。字典以key为索引,key可以是任意不可变类型,通常为字符串或数值。

可以把字典看做无序的键:值对 (key:value对)集合。{}创建空的字典。key:value的格式,以逗号分割。

字典的主要操作是依据key来读写值。用 del 可以删除key:value对。读不存在的key取值会导致错误。

keys() 返回字典中所有关键字组成的无序列表。使用 in 可以判断成员关系。

这里是使用字典的一个小示例:

#!python>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}>>> tel['guido'] = 4127>>> tel{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}>>> tel['jack']4098>>> del tel['sape']>>> tel['irv'] = 4127>>> tel{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}>>> tel.keys()['guido', 'irv', 'jack']>>> 'guido' in telTrue

dict() 构造函数可以直接从 key-value 序列中创建字典:

#!python>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]){'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典:

#!python>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}{2: 4, 4: 16, 6: 36}

如果关键字都是简单的字符串,可通过关键字参数指定 key-value 对:

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098){'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

序列和其它类型比较

序列对象可以与相同类型的其它对象比较。比较基于字典序:首先比较前两个元素,如果不同,就决定了比较的结果;如果相同,就比较后两个元素,依此类推,直到有序列结束。如果两个元素是同样类型的序列,就递归比较。如果两个序列的所有子项都相等则序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列,较短的序列就小于另一个。字符串的字典序基于ASCII。

#!python(1, 2, 3)              < (1, 2, 4)[1, 2, 3]              < [1, 2, 4]'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'(1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)(1, 2)                 < (1, 2, -1)(1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)(1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

注意可以比较不同类型的对象也是合法的。比较结果是确定的但是比较随意: 基于类型名(Python未来版本中可能发生变化)排序。因此,列表始终小于字符串,字符串总是小于元组,等等。 不同数值类型按照它们的值比较,所以 0 等于 0.0,等等。

参考资料

计算不同版本人脸识别框的重合面积

现有某图片,版本1识别的坐标为:(60, 188, 260, 387),版本2识别的坐标为(106, 291, 340, 530)))。格式为left, top, right, buttom。
请计算:公共的像素总数,版本1的像素总数,版本2的像素总数,版本1的重合面积比例,版本2的重合面积比例.

参考代码:

#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:    xurongzhong#126.com wechat:pythontesting qq:37391319# 技术支持 钉钉群:21745728(可以加钉钉pythontesting邀请加入) # qq群:144081101 591302926  567351477# CreateDate: 2018-6-07def get_area(pos):    left, top, right, buttom = pos    left = max(0, left)    top = max(0, top)    width = right - left    height = buttom - top    return (width*height, left, top, right, buttom)def overlap(pos1, pos2):    area1, left1, top1, right1, buttom1 = get_area(pos1)    area2, left2, top2, right2, buttom2 = get_area(pos2)        left = max(left1, left2)    top = max(top1, top2)    left = max(0, left)    top = max(0, top)        right = min(right1, right2)     buttom = min(buttom1, buttom2)        if right <= left or buttom <= top:        area = 0    else:        area = (right - left)*(buttom - top)            return (area, area1, area2, float(area)/area1, float(area)/area2)    print(overlap((60, 188, 260, 387), (106, 291, 340, 530)))

详细代码地址

执行

#!python$ python3 overlap.py (14784, 39800, 55926, 0.3714572864321608, 0.2643493187426242)

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