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2つのPython辞書をどのようにマージできますか？

Python 3.5以降では、**演算子を使用して辞書を解凍し、次の構文を使用して複数の辞書を組み合わせることができます。

a = {'foo': 125}
b = {'bar': "hello"}
c = {**a, **b}
print(c)

これにより、出力が得られます：

{'foo': 125, 'bar': 'hello'}

これは古いバージョンではサポートされていません。ただし、次の同様の構文を使用して置き換えることができます。

a = {'foo': 125}
b = {'bar': "hello"}
c = dict(a, **b)
print(c)

これにより、出力が得られます：

{'foo': 125, 'bar': 'hello'}

もう1つできることは、コピーおよび更新機能を使用して辞書をマージすることです。たとえば、

def merge_dicts(x, y):
z = x.copy() # start with x's keys and values
z.update(y) # modify z with y's keys and values
return z

a = {'foo': 125}
b = {'bar': "hello"}
c = merge_dicts(a, b)
print(c)

これにより、出力が得られます：

{'foo': 125, 'bar': 'hello'}

  1. Tensorflowを使用してPythonを使用して2つの行列を乗算するにはどうすればよいですか？

    Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソ

  2. Tensorflowを使用してPythonを使用して2つの行列を追加するにはどうすればよいですか？

    Tensorflowは、Googleが提供する機械学習フレームワークです。これは、Pythonと組み合わせて使用​​されるオープンソースのフレームワークであり、アルゴリズム、深層学習アプリケーションなどを実装します。それは研究および生産目的で使用されます。複雑な数学演算をすばやく実行するのに役立つ最適化手法があります。 これは、NumPyと多次元配列を使用しているためです。これらの多次元配列は「テンソル」とも呼ばれます。フレームワークは、ディープニューラルネットワークの操作をサポートします。これは非常にスケーラブルであり、多くの一般的なデータセットが付属しています。 GPU計算を使用し、リソ