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python qml list

时间: 2025-02-12 21:18:42 浏览: 57
### Python与QML结合使用中的列表操作 在Python与QML结合使用的场景下,通常会通过PySide或 PyQt库来实现交互。对于列表的操作,可以利用这些框架提供的接口,在C++和Python之间传递数据结构。 #### 使用 PySide 将 Python 列表暴露给 QML 为了使Python列表能够在QML中被访问并操作,可以通过创建一个Python类并将其实例注册到QML环境中[^1]: ```python from PySide6.QtCore import QObject, Signal, Slot, Property, QStringListModel import sys from PySide6.QtWidgets import QApplication from PySide6.QtQml import QQmlApplicationEngine class ListProvider(QObject): def __init__(self): super().__init__() self._list_model = QStringListModel() self._items = ["Item 1", "Item 2", "Item 3"] self._list_model.setStringList(self._items) @Property('QStringListModel', constant=True) def list_model(self): return self._list_model @Slot(str) def add_item(self, item): items = self._list_model.stringList() items.append(item) self._list_model.setStringList(items) if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) engine = QQmlApplicationEngine() provider = ListProvider() context = engine.rootContext() context.setContextProperty("provider", provider) engine.load("main.qml") if not engine.rootObjects(): sys.exit(-1) sys.exit(app.exec()) ``` 此代码片段展示了如何定义一个`ListProvider`类用于管理字符串类型的列表,并将其作为属性提供给QML环境。此外还实现了添加新项的方法 `add_item()` ,该方法接收来自QML界面的新条目并更新模型。 #### 对应的QML文件 (main.qml) 下面是一个简单的QML布局例子,它显示了一个ListView控件以及一个TextField用来输入新的列表项目: ```qml import QtQuick 2.15 import QtQuick.Controls 2.15 ApplicationWindow { visible: true width: 640; height: 480 Column{ anchors.centerIn: parent ListView { id: listView model: provider.list_model delegate: Text { text: modelData } width: 200; height: 200 } TextField { placeholderText: qsTr("Enter new item...") onAccepted: { provider.add_item(text); text = ""; } } Button { text: qsTr("Add Item") onClicked: { var txtField = listView.parent.children[1]; provider.add_item(txtField.text); txtField.text = ""; } } } } ``` 这段QML脚本设置了一个窗口组件,其中包含一个可滚动查看项目的视图(ListView),还有一个文本框(TextField)允许用户键入要加入列表的内容。当按下回车键(onAccepted事件触发)或是点击按钮时,就会调用Python端提供的`add_item`函数向列表里追加一项。
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import pennylane as qml from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import numpy as np # 量子电路参数 n_qubits = 4 # 量子比特总数 n_a_qubits = 1 # 辅助量子比特数 q_depth = 1 # 参数化量子电路深度 n_generators = 49 # 子生成器数量(49×16=784) # 量子模拟器 dev = qml.device("default.qubit", wires=n_qubits) device = torch.device("cpu") # 量子生成器电路 @qml.qnode(dev, interface="torch", diff_method="parameter-shift") def quantum_circuit(noise, weights): weights = weights.reshape(q_depth, n_qubits) # 初始化噪声 for i in range(n_qubits): qml.RY(noise[i], wires=i) # 参数化量子电路 for i in range(q_depth): for y in range(n_qubits): qml.RY(weights[i][y], wires=y) for y in range(n_qubits - 1): qml.CZ(wires=[y, (y + 1) % n_qubits]) return qml.probs(wires=list(range(n_qubits))) def partial_measure(noise, weights): probs = quantum_circuit(noise, weights) probsgiven0 = probs[:(2 ** (n_qubits - n_a_qubits))] probsgiven0 /= torch.sum(probs) return probsgiven0 / torch.max(probsgiven0) # 量子生成器 class PatchQuantumGenerator(nn.Module): def __init__(self, q_delta=1): super().__init__() self.q_params = nn.ParameterList([ nn.Parameter(q_delta * torch.rand(q_depth * n_qubits)) for _ in range(n_generators) ]) # 经典后处理网络 self.post_process = nn.Sequential( nn.Linear(n_generators * 16, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 784), nn.Tanh() ) def forward(self, x): patches = [] for params in self.q_params: patch = torch.cat([partial_measure(elem, params) for elem in x]) patches.append(patch) images = torch.cat(patches, dim=1) return self.post_process(images).view(-1, 1, 28, 28) # 量子判别器 class Quanv1d(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=4, stride=4): supe

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