如何在二維列表中找到兩個特定條件？

Question

我正在使用accept resnet v2模型來推斷圖像。

得出有關輸入圖像的標簽，以及制作二維陣列的准確性得分。 順便說一句，您能否找到一個滿足兩個條件的因素？

例如

list_total = [('cheese cake', '0.99597'), ('cheese soup', '0.00114'), ('cheese candy', '0.00102'), ('red cake', '0.00098'), ('red soup', '0.00039'), ('red candy', '0.00029'), ('blue cake', '0.00019'), ('blue soup', '0.00001'), ('blue candy', '0.00001')]

在上面的列表中，我想找到一個包含'cheese'且數字大於0.90000的元素

image_path = sys.argv[1]
image_data = tf.gfile.FastGFile(image_path, 'rb').read()


label_lines = [line.rstrip() for line
               in tf.gfile.GFile("my_labels.txt")]


with tf.gfile.FastGFile("my.proto", 'rb') as f:

graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
_ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')

with tf.Session() as sess:
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('InceptionResnetV2/Logits/Predictions:0')
    predictions = sess.run(softmax_tensor, \
                           {'input_image:0': image_data})

    top_k = predictions[0].argsort()[-len(predictions[0]):][::-1]

    list_total = []
    for node_id in top_k :
        human_string = label_lines[node_id]
        score = predictions[0][node_id]
        human_score = '%.5f'%(score)
        hair_total.append((human_string,human_score))

    for item in hair_total :

        if 'cheese' in item[0] :
            print('yes')
        else :
            print ('no')

當您運行上面的代碼時，對包含“奶酪”的列表說“是”

yes
yes
yes
no
no
no
no
no
no

但是如何找到包含“奶酪”且數量最多的奶酪呢？ 像這樣

yes
no
no
no
no
no
no
no
no

Answer 1

這是您使用列表推導找到符合條件的第一個項目的方法。

print(next(i for i in list_total if 'cheese' in i[0] and float(i[1]) > .9))

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如果您想要第二個值最高的項目，則可以使用max() ，其key參數等於function，該函數將指向元素的第二個值並將其轉換為float類型。

print(max([i for i in list_total if 'cheese' in i[0]], key=lambda x: float(x[1])))

輸出：

('cheese cake', '0.99597')