python np.array 插入一个数值

时间: 2024-08-27 13:00:15 浏览: 82
在NumPy中,你可以使用`numpy.insert()`函数在已有的数组(`np.array`)中插入一个值。这个函数接受三个参数: 1. **array** - 需要插入的原始数组。 2. **obj** - 你要插入的位置,可以是一个整数索引或者是切片位置。 3. **values** - 需要在指定位置插入的新值。 下面是一个简单的例子: ```python import numpy as np # 创建一个初始数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4]) # 插入值5,在索引2的位置 new_arr = np.insert(arr, 2, 5) print(new_arr) ``` 运行这段代码后,你会得到一个新数组 `[1, 2, 5, 3, 4]`,其中原数组的第三个元素(索引2)被新的值5替换。 如果你想插入一个一维数组到另一个数组的多个位置,你需要指定多个插入位置和对应的值列表。例如: ```python insert_positions = [0, 3] insert_values = [0, 'new_value'] new_arr = np.insert(arr, insert_positions, insert_values) ``` 这会分别在第一个位置和第四个位置插入新值。
相关问题

contours[0] = np.array(new_contour)

这个Python代码片段试图将一个名为`new_contour`的numpy数组赋值给`contours`列表中的第一个元素。`contours`是一个包含多个轮廓的列表,每个轮廓也是一个numpy数组。然而,由于`contours[0]`实际上是列表中的一个元素,而不是另一个列表或字典,所以直接赋值`np.array(new_contour)`会失败,因为不能给一个单个的数值或数组赋值给一个位置的元素。 正确的做法应该是先检查`contours`是否为空或者长度足够,然后才插入新的轮廓,或者如果`contours`本身就是包含多个轮廓的数组,则应该将其转换为列表后再进行操作。例如: ```python if len(contours) > 0 and isinstance(contours[0], np.ndarray): contours[0] = new_contour else: contours.append(new_contour) # 或者 contours_list = contours.tolist() # 如果contours是numpy数组 contours_list[0] = new_contour contours = np.array(contours_list) ``` 这里假设`new_contour`也是一个numpy数组。

python操作resultym.csv数据表(有Date(YYYY/MM)、TotalPrice两列数据),数据表第一行为表头信息,数据表中前27行都有数据,以此为基础,python调用resultym.csv表进行操作:循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型(模型实现过程:先读取resultym.csv,然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理,之后定义一个函数def split_data(data, lookback):将数据集划分为测试集(0.2)和训练集(0.8),data_raw = data.to_numpy(),lookback = 4,然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量,然后定义超参数,定义算法模型model=LSTM()、损失函数和优化器(Adam)然后训练模型),该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值,然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28,一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后一行插入一组数据,插入的数据为:Date插入的值按照前面的年月往下延(即按照2023/03、2023/04、2023/05········2025/01的顺序),TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值,脚本停止运行。

以下是一个可能的实现过程,仅供参考: ```python import pandas as pd import numpy as np import torch import torch.nn as nn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # 定义模型 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): h0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size).to(input.device) c0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size).to(input.device) output, _ = self.lstm(input, (h0, c0)) output = self.fc(output[-1]) return output # 定义数据划分函数 def split_data(data, lookback): data_raw = data.to_numpy() scaler = MinMaxScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data_raw) x = [] y = [] for i in range(len(data_scaled) - lookback): x.append(data_scaled[i:i + lookback]) y.append(data_scaled[i + lookback]) x = np.array(x) y = np.array(y) train_size = int(len(x) * 0.8) x_train = torch.from_numpy(x[:train_size, :, :]).type(torch.Tensor) y_train = torch.from_numpy(y[:train_size, :]).type(torch.Tensor) x_test = torch.from_numpy(x[train_size:, :, :]).type(torch.Tensor) y_test = torch.from_numpy(y[train_size:, :]).type(torch.Tensor) return x_train, y_train, x_test, y_test, scaler # 读取数据 data = pd.read_csv("resultym.csv") lookback = 4 total_price_col_idx = 1 output_size = 1 hidden_size = 16 device = torch.device("cpu") model = LSTM(lookback, hidden_size, output_size).to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) num_epochs = 1000 # 预测并插入数据 for i in range(26, 50): # 划分数据集 x_train, y_train, x_test, y_test, scaler = split_data(data.iloc[:i, 1:], lookback) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() y_train_pred = model(x_train.to(device)) loss = criterion(y_train_pred, y_train.to(device)) loss.backward() optimizer.step() # 预测测试集 x_test = x_test[-1:, :, :] y_test_pred = model(x_test.to(device)) y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred.detach().numpy())[0][0] data.loc[i, "TotalPrice"] = y_test_pred data.loc[i+1] = [f"2023/{i+4:02d}", 2222222.5] # 输出结果 print(data) ``` 其中,模型训练和预测的过程与前面的实现类似,主要的区别在于每次预测完之后需要将预测结果插入数据表中,并且在插入时需要按照一定规则生成新的日期值。另外,由于每次预测时只需要使用前面的数据,因此可以每次只读取前面的部分数据进行训练和预测,避免了重复计算。
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