python中cat函数 pythoncat命令的用法

pytorch 常用函数参数详解

1、torch.cat(inputs, dim=0) - Tensor 

参考链接：

[Pytorch] 详解 torch.cat()

Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解

函数作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，联系在一起。在给定维度上对输入的 Tensor 序列进行拼接操作。torch.cat 可以看作是 torch.split 和 torch.chunk 的反操作

参数：

inputs(sequence of Tensors)：可以是任意相同类型的 Tensor 的 python 序列

dim(int, optional)：defaults=0

dim=0: 按列进行拼接 

dim=1: 按行进行拼接

dim=-1: 如果行和列数都相同则按行进行拼接，否则按照行数或列数相等的维度进行拼接

假设 a 和 b 都是 Tensor，且 a 的维度为 [2, 3]，b 的维度为 [2, 4]，则

torch.cat((a, b), dim=1) 的维度为 [2, 7]

2、torch.nn.CrossEntropyLoss()

函数作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。CrossEntropyLoss 函数是将 torch.nn.Softmax 和 torch.nn.NLLLoss 两个函数组合在一起使用，故而传入的预测值不需要先进行 torch.nnSoftmax 操作。

参数：

input(N, C)：N 是 batch_size，C 则是类别数，即在定义模型输出时，输出节点个数要定义为 [N, C]。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是浮点数，即 float32

target(N)：N 是 batch_size，故 target 需要是 1D 张量。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是 long，即 int64

例子：

loss = nn.CrossEntropyLoss()

input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True, dtype=torch.float32)

target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)

output = loss(input, target)

output

输出为：

tensor(1.6916, grad_fn=NllLossBackward)

Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理

在 pandas 中，存储文本主要有两种方式

但一般建议使用 StringDtype 类型存储文本数据。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是 object 。

要存储为 string 类型，需要显式的设置 dtype 参数

或者在创建 Series 或 DataFrame 之后，使用 astype 转换类型

也可以使用 StringDtype/"string" 转换其他非字符串类型的数据

转换现有数据的类型

StringDtype 类型对象与 object 类型之间存在一些差异

两个结果的输出都是 Int64 类型。将其与 object 类型比较

当存在 NA 值时，输出为 float64 。类似地，对于返回布尔值的方法

Series 和 Index 有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值。

这些方法可以通过 str 属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称

Index 上的字符串方法对于清理或转换 DataFrame 的列特别有用。

例如，您可能有带有前导或后置空格的列

因为 df.columns 是一个 Index 对象，所以我们可以使用 .str 访问器

我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名。

例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用 _ 替换剩余的空格

split 方法会返回一个值为 list 的 Series

可以使用 get 或 [] 访问拆分后的列表中的元素

更简单的方法是设置 expand 参数，返回一个 DataFrame

当原来的 Series 包含 StringDtype 类型的数据时，输出列也将全部为 StringDtype

当然，也可以设置切割次数

它还有个对应的 rsplit 方法，从右边起始对字符串进行拆分

replace 参数支持使用正则表达式，前两个参数是 pat (匹配模式) 和 repl (替换字符串)

如果只是想要替换字符串字面值，可以将 regex 参数设置为 False ，而不需要对每个特殊字符进行转义。此时 pat 和 repl 参数必须是字符串

此外， replace 方法还接受一个可调用的替换函数，会使用 re.sub() 方法在每个匹配的模式上调用该函数

该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串。例如

replace 方法的 pat 参数还接受 re.compile() 编译的正则表达式对象。所有的 flags 需要在编译正则对象时设置

如果在 replace 中设置 flags 参数，则会抛出异常

有几种方法可以将一个 Series 或 Index 与自己或其他的 Series 或 Index 相连接，所有这些方法都是基于 cat() 方法

可以连接一个 Series 或 Index 的内容

如果未指定 sep 参数，则默认为空字符串

默认会跳过缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式

cat() 的第一个参数 others 可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致

只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了 na_rep

others 参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致

对于 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 参数指定对齐方式

通常 join 可选范围为： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此时，不再要求两个对象长度一致

当 others 参数是 DataFrame 时，也可以使用

可以将一些类似数组的对象（如 Series ， Index 等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给 cat

对于没有索引的对象，其长度必须与调用 cat 的对象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非设置了 json=None 。

如果在 others 参数上包含不同索引的对象，且设置了 join='right' ，则最后的结果将会是这些索引的并集

Python从标准类型派生的原理是什么？

1.基类简化了程序，使得程序的累赘部分减少，使程序简洁。

比如，在不用基类的情况下，程序中你要设计一个鸭子类和一个鹅类，他们的成员变量都有头，羽毛，双脚，成员函数有喊叫，飞行等，那么你每写一个类都得重写一下。如果有个基类是鸟类，那么鸭子类和鹅类直接继承这个基类，然后把他们独有的特征加进类里面就行了。

2.易于派生出其他类。

Python如何通过字符或数字动态获取对象的名称或者属性？

首先通过一个例子来看一下本文中可能用到的对象和相关概念。

#coding: UTF-8

import sys # 模块，sys指向这个模块对象

import inspect

def foo(): pass # 函数，foo指向这个函数对象

class Cat(object): # 类，Cat指向这个类对象

def __init__(self, name='kitty'):

self.name = name

def sayHi(self): # 实例方法，sayHi指向这个方法对象，使用类或实例.sayHi访问

print self.name, 'says Hi!' # 访问名为name的字段，使用实例.name访问

cat = Cat() # cat是Cat类的实例对象

print Cat.sayHi # 使用类名访问实例方法时，方法是未绑定的(unbound)

print cat.sayHi # 使用实例访问实例方法时，方法是绑定的(bound)

有时候我们会碰到这样的需求，需要执行对象的某个方法，或是需要对对象的某个字段赋值，而方法名或是字段名在编码代码时并不能确定，需要通过参数传递字符串的形式输入。举个具体的例子：当我们需要实现一个通用的DBM框架时，可能需要对数据对象的字段赋值，但我们无法预知用到这个框架的数据对象都有些什么字段，换言之，我们在写框架的时候需要通过某种机制访问未知的属性。

这个机制被称为反射（反过来让对象告诉我们他是什么），或是自省（让对象自己告诉我们他是什么，好吧我承认括号里是我瞎掰的- -#），用于实现在运行时获取未知对象的信息。反射是个很吓唬人的名词，听起来高深莫测，在一般的编程语言里反射相对其他概念来说稍显复杂，一般来说都是作为高级主题来讲；但在Python中反射非常简单，用起来几乎感觉不到与其他的代码有区别，使用反射获取到的函数和方法可以像平常一样加上括号直接调用，获取到类后可以直接构造实例；不过获取到的字段不能直接赋值，因为拿到的其实是另一个指向同一个地方的引用，赋值只能改变当前的这个引用而已。

1. 访问对象的属性

以下列出了几个内建方法，可以用来检查或是访问对象的属性。这些方法可以用于任意对象而不仅仅是例子中的Cat实例对象；Python中一切都是对象。

cat = Cat('kitty')

print cat.name # 访问实例属性

cat.sayHi() # 调用实例方法

print dir(cat) # 获取实例的属性名，以列表形式返回

if hasattr(cat, 'name'): # 检查实例是否有这个属性

setattr(cat, 'name', 'tiger') # same as: a.name = 'tiger'

print getattr(cat, 'name') # same as: print a.name

getattr(cat, 'sayHi')() # same as: cat.sayHi()

dir([obj]):

调用这个方法将返回包含obj大多数属性名的列表（会有一些特殊的属性不包含在内）。obj的默认值是当前的模块对象。

hasattr(obj, attr):

这个方法用于检查obj是否有一个名为attr的值的属性，返回一个布尔值。

getattr(obj, attr):

调用这个方法将返回obj中名为attr值的属性的值，例如如果attr为'bar'，则返回obj.bar。

setattr(obj, attr, val):

调用这个方法将给obj的名为attr的值的属性赋值为val。例如如果attr为'bar'，则相当于obj.bar = val。

2. 访问对象的元数据

当你对一个你构造的对象使用dir()时，可能会发现列表中的很多属性并不是你定义的。这些属性一般保存了对象的元数据，比如类的__name__属性保存了类名。大部分这些属性都可以修改，不过改动它们意义并不是很大；修改其中某些属性如function.func_code还可能导致很难发现的问题，所以改改name什么的就好了，其他的属性不要在不了解后果的情况下修改。

接下来列出特定对象的一些特殊属性。另外，Python的文档中有提到部分属性不一定会一直提供，下文中将以红色的星号*标记，使用前你可以先打开解释器确认一下。

2.0. 准备工作：确定对象的类型

在types模块中定义了全部的Python内置类型，结合内置方法isinstance()就可以确定对象的具体类型了。

isinstance(object, classinfo):

检查object是不是classinfo中列举出的类型，返回布尔值。classinfo可以是一个具体的类型，也可以是多个类型的元组或列表。

types模块中仅仅定义了类型，而inspect模块中封装了很多检查类型的方法，比直接使用types模块更为轻松，所以这里不给出关于types的更多介绍，如有需要可以直接查看types模块的文档说明。本文第3节中介绍了inspect模块。

2.1. 模块(module)

__doc__: 文档字符串。如果模块没有文档，这个值是None。

*__name__: 始终是定义时的模块名；即使你使用import .. as 为它取了别名，或是赋值给了另一个变量名。

*__dict__: 包含了模块里可用的属性名-属性的字典；也就是可以使用模块名.属性名访问的对象。

__file__: 包含了该模块的文件路径。需要注意的是内建的模块没有这个属性，访问它会抛出异常！

import fnmatch as m

print m.__doc__.splitlines()[0] # Filename matching with shell patterns.

print m.__name__ # fnmatch

print m.__file__ # /usr/lib/python2.6/fnmatch.pyc

print m.__dict__.items()[0] # ('fnmatchcase', function fnmatchcase="" at="" 0xb73deb54="")/function

2.2. 类(class)

__doc__: 文档字符串。如果类没有文档，这个值是None。

*__name__: 始终是定义时的类名。

*__dict__: 包含了类里可用的属性名-属性的字典；也就是可以使用类名.属性名访问的对象。

__module__: 包含该类的定义的模块名；需要注意，是字符串形式的模块名而不是模块对象。

*__bases__: 直接父类对象的元组；但不包含继承树更上层的其他类，比如父类的父类。

print Cat.__doc__ # None

print Cat.__name__ # Cat

print Cat.__module__ # __main__

print Cat.__bases__ # (type ?object?="",)

print Cat.__dict__ # {'__module__': '__main__', ...}/type

2.3. 实例(instance)

实例是指类实例化以后的对象。

*__dict__: 包含了可用的属性名-属性字典。

*__class__: 该实例的类对象。对于类Cat，cat.__class__ == Cat 为 True。

print cat.__dict__

print cat.__class__

print cat.__class__ == Cat # True

2.4. 内建函数和方法(built-in functions and methods)

根据定义，内建的(built-in)模块是指使用C写的模块，可以通过sys模块的builtin_module_names字段查看都有哪些模块是内建的。这些模块中的函数和方法可以使用的属性比较少，不过一般也不需要在代码中查看它们的信息。

__doc__: 函数或方法的文档。

__name__: 函数或方法定义时的名字。

__self__: 仅方法可用，如果是绑定的(bound)，则指向调用该方法的类（如果是类方法）或实例（如果是实例方法），否则为None。

*__module__: 函数或方法所在的模块名。

2.5. 函数(function)

这里特指非内建的函数。注意，在类中使用def定义的是方法，方法与函数虽然有相似的行为，但它们是不同的概念。

__doc__: 函数的文档；另外也可以用属性名func_doc。

__name__: 函数定义时的函数名；另外也可以用属性名func_name。

*__module__: 包含该函数定义的模块名；同样注意，是模块名而不是模块对象。

*__dict__: 函数的可用属性；另外也可以用属性名func_dict。

不要忘了函数也是对象，可以使用函数.属性名访问属性（赋值时如果属性不存在将新增一个），或使用内置函数has/get/setattr()访问。不过，在函数中保存属性的意义并不大。

func_defaults: 这个属性保存了函数的参数默认值元组；因为默认值总是靠后的参数才有，所以不使用字典的形式也是可以与参数对应上的。

func_code: 这个属性指向一个该函数对应的code对象，code对象中定义了其他的一些特殊属性，将在下文中另外介绍。

func_globals: 这个属性指向当前的全局命名空间而不是定义函数时的全局命名空间，用处不大，并且是只读的。

*func_closure: 这个属性仅当函数是一个闭包时有效，指向一个保存了所引用到的外部函数的变量cell的元组，如果该函数不是一个内部函数，则始终为None。这个属性也是只读的。

下面的代码演示了func_closure：

#coding: UTF-8

def foo():

n = 1

def bar():

print n # 引用非全局的外部变量n，构造一个闭包

n = 2

return bar

closure = foo()

print closure.func_closure

# 使用dir()得知cell对象有一个cell_contents属性可以获得值

print closure.func_closure[0].cell_contents # 2

由这个例子可以看到，遇到未知的对象使用dir()是一个很好的主意 ：）

2.6. 方法(method)

方法虽然不是函数，但可以理解为在函数外面加了一层外壳；拿到方法里实际的函数以后，就可以使用2.5节的属性了。

__doc__: 与函数相同。

__name__: 与函数相同。

*__module__: 与函数相同。

im_func: 使用这个属性可以拿到方法里实际的函数对象的引用。另外如果是2.6以上的版本，还可以使用属性名__func__。

im_self: 如果是绑定的(bound)，则指向调用该方法的类（如果是类方法）或实例（如果是实例方法），否则为None。如果是2.6以上的版本，还可以使用属性名__self__。

im_class: 实际调用该方法的类，或实际调用该方法的实例的类。注意不是方法的定义所在的类，如果有继承关系的话。

im = cat.sayHi

print im.im_func

print im.im_self # cat

print im.im_class # Cat

这里讨论的是一般的实例方法，另外还有两种特殊的方法分别是类方法(classmethod)和静态方法(staticmethod)。类方法还是方法，不过因为需要使用类名调用，所以他始终是绑定的；而静态方法可以看成是在类的命名空间里的函数（需要使用类名调用的函数），它只能使用函数的属性，不能使用方法的属性。

2.7. 生成器(generator)

生成器是调用一个生成器函数(generator function)返回的对象，多用于集合对象的迭代。

__iter__: 仅仅是一个可迭代的标记。

gi_code: 生成器对应的code对象。

gi_frame: 生成器对应的frame对象。

gi_running: 生成器函数是否在执行。生成器函数在yield以后、执行yield的下一行代码前处于frozen状态，此时这个属性的值为0。

next|close|send|throw: 这是几个可调用的方法，并不包含元数据信息，如何使用可以查看生成器的相关文档。

def gen():

for n in xrange(5):

yield n

g = gen()

print g # generator object gen at 0x...

print g.gi_code # code object gen at 0x...

print g.gi_frame # frame object at 0x...

print g.gi_running # 0

print g.next() # 0

print g.next() # 1

for n in g:

print n, # 2 3 4

接下来讨论的是几个不常用到的内置对象类型。这些类型在正常的编码过程中应该很少接触，除非你正在自己实现一个解释器或开发环境之类。所以这里只列出一部分属性，如果需要一份完整的属性表或想进一步了解，可以查看文末列出的参考文档。

2.8. 代码块(code)

代码块可以由类源代码、函数源代码或是一个简单的语句代码编译得到。这里我们只考虑它指代一个函数时的情况；2.5节中我们曾提到可以使用函数的func_code属性获取到它。code的属性全部是只读的。

co_argcount: 普通参数的总数，不包括*参数和**参数。

co_names: 所有的参数名（包括*参数和**参数）和局部变量名的元组。

co_varnames: 所有的局部变量名的元组。

co_filename: 源代码所在的文件名。

co_flags: 这是一个数值，每一个二进制位都包含了特定信息。较关注的是0b100(0×4)和0b1000(0×8)，如果co_flags 0b100 != 0，说明使用了*args参数；如果co_flags 0b1000 != 0，说明使用了**kwargs参数。另外，如果co_flags 0b100000(0×20) != 0，则说明这是一个生成器函数(generator function)。

co = cat.sayHi.func_code

print co.co_argcount # 1

print co.co_names # ('name',)

print co.co_varnames # ('self',)

print co.co_flags 0b100 # 0

2.9. 栈帧(frame)

栈帧表示程序运行时函数调用栈中的某一帧。函数没有属性可以获取它，因为它在函数调用时才会产生，而生成器则是由函数调用返回的，所以有属性指向栈帧。想要获得某个函数相关的栈帧，则必须在调用这个函数且这个函数尚未返回时获取。你可以使用sys模块的_getframe()函数、或inspect模块的currentframe()函数获取当前栈帧。这里列出来的属性全部是只读的。

f_back: 调用栈的前一帧。

f_code: 栈帧对应的code对象。

f_locals: 用在当前栈帧时与内建函数locals()相同，但你可以先获取其他帧然后使用这个属性获取那个帧的locals()。

f_globals: 用在当前栈帧时与内建函数globals()相同，但你可以先获取其他帧……。

def add(x, y=1):

f = inspect.currentframe()

print f.f_locals # same as locals()

print f.f_back # frame object at 0x...

return x+y

add(2)

2.10. 追踪(traceback)

追踪是在出现异常时用于回溯的对象，与栈帧相反。由于异常时才会构建，而异常未捕获时会一直向外层栈帧抛出，所以需要使用try才能见到这个对象。你可以使用sys模块的exc_info()函数获得它，这个函数返回一个元组，元素分别是异常类型、异常对象、追踪。traceback的属性全部是只读的。

tb_next: 追踪的下一个追踪对象。

tb_frame: 当前追踪对应的栈帧。

tb_lineno: 当前追踪的行号。

def div(x, y):

try:

return x/y

except:

tb = sys.exc_info()[2] # return (exc_type, exc_value, traceback)

print tb

print tb.tb_lineno # "return x/y" 的行号

div(1, 0)

3. 使用inspect模块

inspect模块提供了一系列函数用于帮助使用自省。下面仅列出较常用的一些函数，想获得全部的函数资料可以查看inspect模块的文档。

3.1. 检查对象类型

is{module|class|function|method|builtin}(obj):

检查对象是否为模块、类、函数、方法、内建函数或方法。

isroutine(obj):

用于检查对象是否为函数、方法、内建函数或方法等等可调用类型。用这个方法会比多个is*()更方便，不过它的实现仍然是用了多个is*()。

im = cat.sayHi

if inspect.isroutine(im):

im()

对于实现了__call__的类实例，这个方法会返回False。如果目的是只要可以直接调用就需要是True的话，不妨使用isinstance(obj, collections.Callable)这种形式。我也不知道为什么Callable会在collections模块中，抱歉！我猜大概是因为collections模块中包含了很多其他的ABC(Abstract Base Class)的缘故吧：）

3.2. 获取对象信息

getmembers(object[, predicate]):

这个方法是dir()的扩展版，它会将dir()找到的名字对应的属性一并返回，形如[(name, value), ...]。另外，predicate是一个方法的引用，如果指定，则应当接受value作为参数并返回一个布尔值，如果为False，相应的属性将不会返回。使用is*作为第二个参数可以过滤出指定类型的属性。

getmodule(object):

还在为第2节中的__module__属性只返回字符串而遗憾吗？这个方法一定可以满足你，它返回object的定义所在的模块对象。

get{file|sourcefile}(object):

获取object的定义所在的模块的文件名|源代码文件名（如果没有则返回None）。用于内建的对象（内建模块、类、函数、方法）上时会抛出TypeError异常。

get{source|sourcelines}(object):

获取object的定义的源代码，以字符串|字符串列表返回。代码无法访问时会抛出IOError异常。只能用于module/class/function/method/code/frame/traceack对象。

getargspec(func):

仅用于方法，获取方法声明的参数，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 默认值元组)。如果没有值，将是空列表和3个None。如果是2.6以上版本，将返回一个命名元组(Named Tuple)，即除了索引外还可以使用属性名访问元组中的元素。

def add(x, y=1, *z):

return x + y + sum(z)

print inspect.getargspec(add)

#ArgSpec(args=['x', 'y'], varargs='z', keywords=None, defaults=(1,))

getargvalues(frame):

仅用于栈帧，获取栈帧中保存的该次函数调用的参数值，返回元组，分别是(普通参数名的列表, *参数名, **参数名, 帧的locals())。如果是2.6以上版本，将返回一个命名元组(Named Tuple)，即除了索引外还可以使用属性名访问元组中的元素。

def add(x, y=1, *z):

print inspect.getargvalues(inspect.currentframe())

return x + y + sum(z)

add(2)

#ArgInfo(args=['x', 'y'], varargs='z', keywords=None, locals={'y': 1, 'x': 2, 'z': ()})

getcallargs(func[, *args][, **kwds]):

返回使用args和kwds调用该方法时各参数对应的值的字典。这个方法仅在2.7版本中才有。

getmro(cls):

返回一个类型元组，查找类属性时按照这个元组中的顺序。如果是新式类，与cls.__mro__结果一样。但旧式类没有__mro__这个属性，直接使用这个属性会报异常，所以这个方法还是有它的价值的。

print inspect.getmro(Cat)

#(class '__main__.Cat', type 'object')

print Cat.__mro__

#(class '__main__.Cat', type 'object')

关于python中cat函数和pythoncat命令的用法的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。