python中字典的使用方法怎么样的

字典理解如下

另一个非常有用的 Python 内建数据类型是 字典 （参见 Mapping Types — dict ）。字典在某些语言中可能称为 联合内存 （ associative memories ）或 联合数组 （ associative arrays ）。序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以 关键字 为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。如果元组中只包含字符串和数字，它可以作为关键字，如果它直接或间接的包含了可变对象，就不能当作关键字。不能用列表做关键字，因为列表可以用索引、切割或者 append() 和 extend() 等方法改变。

理解字典的最佳方式是把它看作无序的键： 值对 （key:value 对）集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。一对大括号创建一个空的字典： {} 。初始化列表时，在大括号内放置一组逗号分隔的键：值对，这也是字典输出的方式。

字典的主要 *** 作是依据键来存储和析取值。也可以用 del 来删除键：值对（key:value）。如果你用一个已经存在的关键字存储值，以前为该关键字分配的值就会被遗忘。试图从一个不存在的键中取值会导致错误。

对一个字典执行 list(dkeys()) 将返回一个字典中所有关键字组成的无序列表（如果你想要排序，只需使用 sorted(dkeys()) ）。[2] 使用 in 关键字（指Python语法）可以检查字典中是否存在某个关键字（指字典）。

官方文档

从源码看出，这个ini文档，可以像字典一样，使用“：”，但一般我们都使用“=”，并且值都不需要加引号

备注可以使用'#'或';'，单独一行，可缩进。

class ConfigParser(RawConfigParser):

class RawConfigParser(MutableMapping):

详细看官网，不搬砖，列出几个我自己常用的

序列：可通过偏移量来进行切片的对象。列表、元组、字符串都属于序列。

散列：无法通过偏移量来进行切片的对象。比如 集合、字典。

Python内置的一种数据类型是列表：list。list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

比如，列出班里所有同学的名字，就可以用一个list表示：

>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

>>> classmates

['Michael', 'Bob', 'Tracy']

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改，比如同样是列出同学的名字：

>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')

扩展资料：

Python的表达式写法与C/C++类似。只是在某些写法有所差别。

主要的算术运算符与C/C++类似。+, -, , /, //, , ~, %分别表示加法或者取正、减法或者取负、乘法、除法、整除、乘方、取补、取余。>>, <<表示右移和左移。&, |, ^表示二进制的AND, OR, XOR运算。>, <, ==, !=, <=, >=用于比较两个表达式的值，分别表示大于、小于、等于、不等于、小于等于、大于等于。在这些运算符里面，~, |, ^, &, <<, >>必须应用于整数。

Python使用and, or, not表示逻辑运算。

is, is not用于比较两个变量是否是同一个对象。in, not in用于判断一个对象是否属于另外一个对象。

参考资料来源：百度百科-Python

python字典的构成形式为：字典是Python语言中唯一的映射类型。

映射类型对象里哈希值（键，key）和悔樱闷指向的对象（值，value）是一对多的关系，通常被认为是可变的哈希表。

字典对象是可变的，它是一个容器类型，能存储任意个数的Python对象，其中也可包括其他容器类型。

字典类型与序列类型的区别：

1、存取和访问数据的方式不同。

2、序列类型使用数字类型的键（从序列的开始按数值顺序索引）。

3、映射类型可以用其他对象类型作键（如：数字、字符串、元祖，一般用字符串作键），和序列类型的键不同，映射类型的键直接或间接的和存储数据值相关联。

4、映射类型中的数据是无序排列的。这和序列类型是不一样的，序列类型是以数值序排列的。

5、映射类型用键直接“映射”到值。

字典是Python中最强大的数据类型之一

使用字典的注意不能允许一键对应多个值；键必须是可哈希的。

len（）返回字典的长度。

hash（）返回对象的哈希值，可以用来判断一个对象能否用来作为字典的键。

dict（）工厂函数，用来创建字典颂迹。

环境

矩形 *** 作是我们在 OpenCV 里最常用的 *** 作，其中最为常见的就是包围框（ Bounding Box ）和旋转矩形（ Rotated Box ）。 其中包围框是最为常见的，对应 OpenCV 中的 boundingRect() ，使用正矩形框处物体，一般多用在目标检测中。使用包围框框柱目标物体，这种 *** 作比较简单，但是通常框中也会有一些其他的区域。其次就是使用旋转矩形，也叫最小外接矩形，对应 OpenCV 中的 minAreaRect() ，用来使用旋转矩形最大限度的框出目标物体，减小背景干扰，在 OCR 任务中较为常用。

minAreaRect() 返回了所需区域的最小斜矩形的参数，与包围框直接返回四个顶点的坐标不同，最小外接矩形返回的是矩形的 ((x, y), (w, h), angle) ，对应了矩形的中心，宽度，高度和旋转角度。

旋转角度 angle 是水平轴（ x 轴）逆时针旋转，与碰到的矩形的第一条边的夹角。并且这个边的边长是 width ，另一条边边长是 height 。也就是说，在这里 width 与 height 不是按照长短来定义的。

在 OpenCV 中，坐标系原点在左上角，相对于 x 轴，逆时针旋转角度为负，顺时针旋转角度为正，所以函数 minAreaRect() 返回的角度范围时 [-90~0) 。想象一个平放的长矩形，调用 minAreaRect() 返回的角度为 -90 度。如果我们旋转图像，直到矩形树立起来，这是调用 minAreaRect() 得到的角度依然是 -90 度。

第一种裁剪旋转矩形的方法是通过仿射变换旋转图像的方式。

仿射变换( Affine Transformation ) 是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”（ straightness ，即变换后直线还是直线不会打弯，圆弧还是圆弧）和“平行性”（ parallelness ，其实是指保二维图形间的相对位置关系不变，平行线还是平行线，相交直线的交角不变。）。

计算过程：

如果不做边长和角度的判断，则只会沿着 x 轴的顺时针方向做相同大小角度的旋转，不能保证旋转后的视角是正确的视角：

根据任务目标的类型，做边长和角度的判断并进行相应的调整，可以保证旋转后的视角是正确的视角：

第二种裁剪旋转矩形的方法是通过透视变换直接将旋转矩形的四个顶点映射到正矩形的四个顶点。

透视变换( Perspective Transformation )是将投影到一个新的视平面( Viewing Plane )，也称作投影映射( Projective Mapping )。

计算过程：

以上两种方法都可以用来抠取旋转矩形的内容。仿射变换方法需要预先对整张图进行旋转，通过观察旋转后的图像可以发现，有一部分图像被旋转出了图像边界，如果你要抠取的目标正好在图像边缘附近，那么很容易出界导致图像抠取的缺失。同时我们需要对宽、高和角度做出动态的调整；透视变换的方法直接对抠取区域进行了映射，这种方法可以省略旋转的步骤，并且不会出现抠取内容的缺失。同时我们只需要对4个顶点之间的映射关系做好定义即可，不需要考虑角度的问题。相对的，透视变换相对于仿射变换计算量更大一些，不过这在 c++ 的底层实现上带来的时延差距小于 ms 。

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