我在逻辑上具有如下功能:
def computeProbability(
x_i: np.array(np.int32),
colProbabilities: list(dict(string,np.float32))
) -> list(double):
return [] # placeholder
我的猜测是,这里可以实现的最严格的类型检查是:
def computeProbability(x_i: np.array, colProbabilities: list) -> list:
return [] # placeholder
这个假设正确吗?
答案 0 :(得分:0)
实际上, 可能会提供深类型信息。刚刚从python 3.5+中发现了type hints
。这些对于IDE来说非常有用:例如您可以做到
ListOfDict = List[Dict[str, float]]
然后声明一个方法,该方法返回具有字符串键和浮点值的Dicts列表
from typing import List, Dict
Vector = List[float]
ListOfDict = List[Dict[str, float]]
使用此:
def computeLikelihood(x_i_vals: Vector, allProbs: ListOfDict):
现在我们可以在IDE中获得方法提示!
这是开发嵌套数据结构的一大胜利!