Python數據類型，它是什麼樣的數據結構？

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reshape, crop = { 
1: ((1952, 3264), (1944, 3240)), 
2: ((2480, 4128), (2464, 4100)), 
} 

offset = {1: 6404096, 2: 10270208,}[ver] 

#where ver is defined as a dictionary 

ver = { 
    'RP_ov5647': 1, 
    'RP_imx219': 2, 
    }[camera.exif_tags['IFD0.Model']]

這些是什麼樣的結構？ ver報告爲int類型。我很困惑。 [ver]在offset的作業中如何工作？Python數據類型，它是什麼樣的數據結構？

來源

2017-07-07 Wang Xiao

類型是什麼？我只看字典。 – Carcigenicate

「我很困惑」我們也是。 – DeepSpace

你指的是什麼*「it」*？爲什麼要建立一個字典，然後分配它的鍵（整數），但完全忽略它的值（整數元組的元組）？你想做什麼*？ – jonrsharpe

讓我們來看看這裏...

reshape, crop = { 
1: ((1952, 3264), (1944, 3240)), 
2: ((2480, 4128), (2464, 4100)), 
}

這這裏定義與鍵1和2字典。附加到每個鍵是一個元組元組。我相信真正的代碼中有更多的條目，最後一個條目的逗號。但是，這個對象的大部分都會因垃圾收集而丟失。元組分配到reshape和crop將導致只有密鑰被存儲。所以這個東西的結果是一樣的：

reshape = 1 
crop = 2

有趣的，如果沒用。下一步...

offset = {1: 6404096, 2: 10270208,}[ver]

所以這這裏定義了密鑰1和2和與它們相關的長整型值另一個字典。然後它使用ver索引此詞典並將此索引處的值分配給offset。由於ver尚未定義，所以會導致例外。假設在之前給出以下代碼：

#where ver is defined as a dictionary 

ver = { 
    'RP_ov5647': 1, 
    'RP_imx219': 2, 
    }[camera.exif_tags['IFD0.Model']]

這裏我們還有另外一本字典。這次密鑰是'RP_ov5647'和'RP_imx219'，其值爲1和2。本詞典的索引值爲camera.exif_tags['IFD0.Model']。假設camera.exif_tags是帶鍵控索引的對象，其中一個索引爲'IFD0.Model'，結果值爲'RP_ov5647'或'RP_imx219'，ver將指定爲1或2。

讓1或2將被用於索引我們上面的偏移值產生偏移被分配或者6404096或10270208

總之，它是所有沒有語法上有效的一羣。感謝分享。

來源

2017-07-07 22:01:43

非常感謝。這是我從pi相機文檔無法理解的代碼的一部分。完整的代碼是將標記的原始圖像數據提取爲jpeg輸出的元數據。這些數字用作重整數組的形狀的分辨率。 Ver是版本，w，r，t兩個版本的pi相機。而已。我只是想通過修改它來編寫自己的代碼。來自文檔的代碼對於我的使用有一些限制。 –

非常感謝你btw !!!!!非常感激！！！！！ –

正如其他答案所示，我敢肯定你發佈了一個實際代碼的破損版本。它仍然可用的事實證明了Python的完整混亂。 –

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首先，你的初始陳述不會做你想要的（我想）：你在任務的左邊有兩個變量，但右邊只有一個值 - 一個字典 - 在右邊。我想你最後錯過了[ver]。正如給出的那樣，語句將建立字典，提取關鍵字（1,2），並將這些關鍵字分配給變量，忽略維度元組。

上面的變量ver是您在字典中查找的整數。

此代碼似乎設計爲以型號名稱開頭，並根據該型號查找適當的參數。讓我們看看代碼的正確順序，以及幾個中間變量。

# Dictionary to look up version number (1 or 2), 
# given the model name. 
model_to_version = { 
    'RP_ov5647': 1, 
    'RP_imx219': 2, 
    } 

# Get the model name from the camera info object. 
# Here on Stack Overflow, we have no idea of the structure, 
# but merely have to trust that this works. 
model_name = camera.exif_tags['IFD0.Model'] 

# Now, get the version number we're using as an internal key. 
# This will return 1 or 2. 
version = model_to_version[model_name] 

# The offset look-up is unchanged. 
offset = {1: 6404096, 2: 10270208}[version] 

# Dictionary to look up sizing information (shape & crop). 
# Each entry is a pair of x-y dimension pairs. 
size_info = { 
    1: ((1952, 3264), (1944, 3240)), 
    2: ((2480, 4128), (2464, 4100)), 
} 

# Finally, look up the proper set of sizes: 
shaping, crop = size_info[ver]

所有的在此之後，我們有shaping和crop與該照相機模型的適當的尺寸，並offset在輸入流中合適的像素偏移（I假設）。

這就是你需要的嗎？

來源

2017-07-07 22:00:58 Prune

......我的措辭不對。 *語法*是有效的，但*語義*幾乎可以肯定*不是*程序員想要的。我會修復我的帖子。 – Prune

非常感謝您的意見！ –

它只是從pi相機提取原始圖像的程序的一小部分。原始數據在標準JPEG輸出結束時被標記爲元數據。所以我必須做一個分離。這些數字是重塑陣列的分辨率。我只是無法理解文檔中所寫的內容。 –

Python數據類型，它是什麼樣的數據結構？

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