将str转为列表,二维列表

时间: 2023-12-13 14:06:01 浏览: 19
将字符串转换为列表可以使用 `split()` 方法,将其转换为二维列表可以使用列表推导式。例如: ```python my_str = "1,2,3;4,5,6;7,8,9" my_list = my_str.split(";") # ['1,2,3', '4,5,6', '7,8,9'] my_2d_list = [sub.split(",") for sub in my_list] # [['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'], ['7', '8', '9']] ``` 这里我们首先使用 `split(";")` 方法将字符串按照 `;` 分割成多个子字符串,然后使用列表推导式遍历每个子字符串,再使用 `split(",")` 方法将其按照 `,` 分割成子列表。最终得到一个二维列表 `my_2d_list`。 需要注意的是,上述代码中得到的二维列表中的元素都是字符串类型,如果需要将其转换为其他类型,需要使用类型转换函数,例如: ```python my_2d_list = [[int(x) for x in sub.split(",")] for sub in my_list] # [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 这里我们使用 `int()` 函数将每个子字符串转换为整数类型。
相关问题

如何将二维列表转为str形式

您可以使用Python的内置函数“json.dumps()”将二维列表转换为字符串形式。例如: ```python import json my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] my_str = json.dumps(my_list) print(my_str) # 输出:[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 请注意,如果您的列表中包含非基本数据类型(如datetime或numpy array),则需要使用第三方库或自定义函数来将其转换为str形式。

matlab中将txt文件格式转为pcd二维点云

在MATLAB中将txt文件转换为pcd二维点云格式,你可以按照以下步骤操作: 1. 读取txt文件中的数据:使用MATLAB的`importdata`函数读取txt文件中的数据。假设txt文件中每行包含x和y坐标,可以使用以下代码读取数据: ```matlab data = importdata('input.txt'); x = data(:, 1); y = data(:, 2); ``` 2. 创建pcd文件头:pcd文件需要包含文件头信息。你可以使用MATLAB创建一个包含必要信息的字符串。以下代码创建了一个简单的pcd文件头: ```matlab header = ['# .PCD v0.7 - Point Cloud Data file format\n',... 'VERSION 0.7\n',... 'FIELDS x y\n',... 'SIZE 4 4\n',... 'TYPE F F\n',... 'COUNT 1 1\n',... 'WIDTH ' num2str(numel(x)) '\n',... 'HEIGHT 1\n',... 'VIEWPOINT 0 0 0 1 0 0 0\n',... 'POINTS ' num2str(numel(x)) '\n',... 'DATA ascii']; ``` 这个头信息指定了点云数据的格式和数量。 3. 将数据保存为pcd文件:使用MATLAB的`fprintf`函数将数据和文件头一起写入新的pcd文件。例如,以下代码将数据保存为名为`output.pcd`的pcd文件: ```matlab fileID = fopen('output.pcd', 'w'); fprintf(fileID, [header '\n']); fprintf(fileID, '%f %f\n', [x, y]'); fclose(fileID); ``` 这将把x和y坐标按行写入pcd文件。 使用上述步骤,你可以将txt文件转换为pcd二维点云格式。记得替换`input.txt`为你的txt文件路径和文件名,和将输出保存为你想要的pcd文件名。

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2、为下面的程序的每一行标上注释; import requests import re import pandas as pd import time import datetime url = 'http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?' name_list = [] code_list = [] trader_date_list = [] close_list = [] change_rate_list = [] buy_num_list = [] result_list = [] result_df = pd.DataFrame() for page in range(1, 4): params = ( ('callback', 'jQuery112305930880286224138_1632364981303'), ('sortColumns', 'NET_BUY_AMT,TRADE_DATE,SECURITY_CODE'), ('sortTypes', '-1,-1,1'), ('pageSize', '50'), ('pageNumber', str(page)), ('reportName', 'RPT_ORGANIZATION_TRADE_DETAILS'), ('columns', 'ALL'), ('source', 'WEB'), ('clientl', 'WE'), ('filter', "(TRADE_DATE>='2021-09-17')") ) response = requests.get(url, params=params) text = response.text print(text) # re准则查找数据 name = re.findall('"SECURITY_NAME_ABBR":"(.*?)"', text) # 名称 code = re.findall('"SECURITY_CODE":"(.*?)"', text) # 股票代码 trader_date = re.findall('"TRADE_DATE":"(.*?)"', text) # 交易日期 close = re.findall('"CLOSE_PRICE":(.*?)\,', text) # 收盘价 change_rate = re.findall('"CHANGE_RATE":(.*?)\,', text) # 涨幅 buy_num = re.findall('"BUY_TIMES":(.*?)\,', text) # 买入机构数量 # 将对应的列表里的数据全部加起来 name_list = name_list + name code_list = code_list + code trader_date_list = trader_date_list + trader_date close_list = close_list + close change_rate_list = change_rate_list + change_rate buy_num_list = buy_num_list + buy_num time.sleep(2) # 将所有列表合并成二维数组 result_list = [trader_date_list, code_list, name_list, close_list, change_rate_list, buy_num_list] # 将数据转为DataFrame格式 result_df = pd.DataFrame(result_list).T.rename( columns={0: '交易日期', 1: '股票代码', 2: '股票名称', 3: '收盘价', 4: '涨幅', 5: '买入机构'}) result_df['交易日期'] =pd.to_datetime(result_df['交易日期']) # 时间只取年月日 result_df = result_df.sort_values(by='交易日期', ascending=True) print(result_df)

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