1.with open(data_path,'r') as f:

with open()是python用来打开本地文件的，他会在使用完毕后，自动关闭文件，无需手动书写close().

三种打开模式：

r：只读用read()
w：只写用write() //会清除之前写的内容
a：追加内容用write() //会在已经写的内容基础上增加新的内容

继续读：

for line in f.readlines():

            if line == '\n' or line[0] == "[":

                continue

            else:

                data = line.strip().split("=")

2.split（‘ ’）:

通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数 num 有指定值，则分隔 num+1 个子字符串。

关于line.strip()的用法：用来去掉文字首尾的whitespace，如果没有文字，那么去掉whitespace

3.os.path.exits()

Python 的 os 模块封装了常见的文件和目录操作。

os.path.exists()就是判断括号里的文件是否存在的意思，括号内的可以是文件路径。存在返回True，不存在返回False。

4.torch.zeros_like()

torch.zeros_like():生成和括号内变量维度维度一致的全是零的内容。

torch详解和常用操作

不理解这句代码：

# Convert nx4 boxes from [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2] where xy1=top-left, xy2=bottom-right

y = torch.zeros_like(x) if isinstance(x, torch.Tensor) else np.zeros_like(x)

4.1np.zeros_like()

np.zeros_like()：

输入为矩阵x，输出为形状和x一致的矩阵，其元素全部为0。

5.torch.clamp()

      | min, if x_i < min

y_i = | x_i, if min <= x_i <= max

      | max, if x_i > max

缩小范围到min和max之间

6.一段计算IoU的代码

7.range（）函数

range(start, stop[, step])

参数说明：

start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5）是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
step：步长，默认为1。例如：range（0， 5）等价于 range(0, 5, 1)

8.np.maximum函数

np.maximum()用于逐元素比较两个array的大小。

9.init()函数

理解__init__函数需要搞清楚以下三点：

1、带有两个下划线开头的函数是声明该属性为私有，不能在类地外部被使用或直接访问

2、init函数（方法）支持带参数的类的初始化，也可为声明该类的属性

3、init函数（方法）的第一个参数必须是 self（self为习惯用法，也可以用别的名字），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。

10.random.uniform(x, y)

random.uniform(x, y) 方法将随机生成一个实数，它在 [x,y] 范围内。

巴特西

读python代码-学到的python函数-1

1.with open(data_path,'r') as f:

2.split（‘ ’）:

3.os.path.exits()

4.torch.zeros_like()

4.1np.zeros_like()

5.torch.clamp()

6.一段计算IoU的代码

7.range（）函数

8.np.maximum函数

9.init()函数

10.random.uniform(x, y)

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1.with open(data_path,'r') as f:

2.split（‘ ’）:

3.os.path.exits()

4.torch.zeros_like()

4.1np.zeros_like()

5.torch.clamp()

6.一段计算IoU的代码

7.range（）函数

8.np.maximum函数

9.__init__()函数

10.random.uniform(x, y)

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