Python：列表迭代只返回上一个值 [英] Python: list iteration only returns last value

问题描述

我正在使用scikit-learn进行GMM培训，并试图通过遍历整数列表来改变混合组件的数量。但是，当我打印我的结果模型时，我只能得到3个混合成分，或者我列出的最后一个项目。

这是我的代码：

  from sklearn.mixture import GMM 
 $ b $ class_names = ['name1'，'name2'，'name3'] 
 covs = ['spherical'，'diagonal'，'tied'，'full'] 
对于类名中的c，
模型[c] = dict（（covar_type，GMM（n_components = num， 
打印模型
 covariance_type = covar_type，init_params ='wmc'，n_init = 1，n_iter = 10））covs_type in covs for num in num_comp / pre> 
 
 
有人可以帮忙吗？ 
非常感谢！
 
解决方案
这是因为在表达式中：
 $ （covar_type，GMM（n_components = num，
 covariance_type = covar_type，init_params ='wmc'，n_init = 1，n_iter = 10））for b $ b 
  dict covar_type in covs for num in num_comp）
  
您正在使用相同的 covar_type 作为所有迭代的关键字，从而重写相同的元素。
 
 
 
如果我们以更可读的方式编写代码，这就是发生的事情： 
  data = dict（）
 covs中的covar_type：
 num_comp中的num：
＃covar_type对于这个循环的所有迭代是相同的
＃因此只有最后一个幸存
 data [covar_type] = GMM（...）
  
如果您想保留所有值，您应该使用值列表而不是单个值或更改密钥。
 
 
 
 e值列表：
 
 
  data = dict（）
 covs中的covar_type：
 data [covar_type ] = values = [] 
 for num_comp：
 values.append（GMM（...））
  
对于不同的键：
 
 
  data = dict（）
 for covar_type in covs ：
为num_comp中的num：
 data [（covar_type，num）] = GMM（...）
  
 
I'm using scikit-learn for GMM training and am trying to vary the number of mixture components by looping over a list of integers. But when I print my resulting models I only get the ones with 3 mixture components, or whatever I put as the last item in my list. 

This is my code:
from sklearn.mixture import GMM

class_names = ['name1','name2','name3']
covs =  ['spherical', 'diagonal', 'tied', 'full']
num_comp = [1,2,3]

models = {}
for c in class_names:
    models[c] = dict((covar_type,GMM(n_components=num,
                covariance_type=covar_type, init_params='wmc',n_init=1, n_iter=10)) for covar_type in covs for num in num_comp)
print models
Can someone help please?
Many thanks in advance!
解决方案
This happens because in the expression:
dict((covar_type,GMM(n_components=num,
                covariance_type=covar_type, init_params='wmc',n_init=1, n_iter=10)) for covar_type in covs for num in num_comp)
You are using the same covar_type as key over all iterations, thus rewriting the same element.

If we write the code in a more readable way, this is what it's happening:
data = dict()
for covar_type in covs:
    for num in num_comp:
        # covar_type is the same for all iterations of this loop
        # hence only the last one "survives"
        data[covar_type] = GMM(...)
If you want to keep all the values you should use a list of values instead of a single value or change the key.

For the list of values:
data = dict()
for covar_type in covs:
    data[covar_type] = values = []
    for num in num_comp:
        values.append(GMM(...))
For different keys:
data = dict()
for covar_type in covs:
    for num in num_comp:
        data[(covar_type, num)] = GMM(...)


                        
这篇关于Python：列表迭代只返回上一个值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！