学习python ：基本数据结构 通过学习fast-rcnn源码架构

细节问题：

list是一个一维的数组，tuple跟list形式一样，但是tuple不允许修改内部的数据，这样就有利于数据的保护

形如：

list1=[‘Miachael’,’Jobs’,’ruby’]

tuple不同，使用的是小括号。

形如：

T1=(1,2,3,4)

字典类型为：

dict=(‘Michael’:60,’Jobs’:80)

这样的类型利于结构的固定

zip()实际是一个转置的问题，将小括号内的内容转化为tuple

tuple为不可更改的内容所以有利于数据的固定与保护

实例定义两个list

L1=[1,2,3,4]

L2=[5,6,7]

zip（L1,L2）

则按照最短的一个list给予转置，结果为

zip(L1,L2)=((1,5),(2,6),(3,7))

简单说这么多，这样可以把数据的标签与数据相对应，且固定于很多tuple内这样在处理大规模的样本数据的时候还是很有用的

xrange()

xrange()为一个序列生成函数，在此我们与range()函数作对比

range()函数为一个序列生成

`>>>range(5)
>>>[0,1,2,3,4]

此处，range得到一个数组

而如果使用xrange，示例：

>>>xrange(5)
xrange(5)
>>>list(xrange(5))
[0,1,2,3,4]

在此可以看出，实际xrange实际生成了一个生成器，而生成器的概念为：

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator（参考廖雪峰老师的博客）

在此generator 为使用一个

框架问题：

不太懂这个整体的框架，所以想看一本关于编程框架的问题的书，现在还没有目标，回头再说吧

先说一下，在lib文件夹，此文件夹下面的文件夹 dataset fast-rcnn等为基本的接口函数，在dataset下init.py为一个初始化函数，具体的初始化作用为：(未完待续)