np.array 转为 list

时间: 2023-09-19 17:09:17 浏览: 97
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浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist

要将np.array转换为list，可以使用tolist()函数。例如，如果有一个名为a的np.array数组，可以使用a.tolist()将其转换为list类型。这样就可以将np.array转换为list。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [python linalg测试的使用 python测试使用例程提供linalg使用的代码，供参考](https://download.csdn.net/download/li171049/88226181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [nparray和list的转换](https://blog.csdn.net/github_38575699/article/details/108109249)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist](https://download.csdn.net/download/weixin_38571453/13711564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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pandas DataFrame数据转为list的方法

首先，将DataFrame转换为NumPy数组（np.array()），然后再将数组转换为list（.tolist()）。 python import numpy as np import pandas as pd # 同样的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B'...
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Python中列表list以及list与数组array的相互转换实现方法

frame_ID_list_np = np.array(frame_ID_list_np / 1000 * fps, dtype=int) # 进行数学运算并将结果转换为整数 frame_ID_list = frame_ID_list_np.tolist() # 再次转换为列表 **3.2 注意事项** - 在进行类型...

next_state_action = s[0,0] + np.array(change[i]) , s[0,1] + np.array(change[i]) # 有点问题np.array把列表转为数组 TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

next_state_action = np.array([s[0, 0] + change[i][0], s[0, 1] + change[i][1]]) x1, y1 = next_state_action F_next_state_actions = pow(x1, 2) + pow(y1, 2) F_actions.append(F_next_state_actions) # ...

问题描述在使用numpy将list转为array的时候报错代码a = np.array([[1,2],[3,4]])b = np.array([[5,6,7],[8,9,10]])c = [a,b]d = np.array(c)

当你试图使用 np.array() 将包含其他数组的列表转换为单个数组时，可能会遇到错误。在这个例子中，c = [a, b] 创建了一个包含两个数组 a 和 b 的列表。d = np.array(c) 正确地尝试将这个列表转换成一个二...

python将list转为np.array

要将一个list转换为np.array，需要使用numpy库中的array函数。下面是一个例子： python import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.array(my_list) print(my_array) 输出： [1 2 ...

解释这段代码import numpy as np import numpy.linalg as alg plaintext='Launch';pwdMatrix=np.mat([[1,1],[3,0]]) p=[] for i in plaintext: p.append(ord(i)) p=np.array(p);p=p.reshape(2,3);p=np.mat(p)#将密文码转为矩阵 jiami=np.dot(pwdMatrix,p)#左乘加密矩阵 jia=np.array(jiami)#矩阵转为数组才好继续操作！！！！ print(jia) print(type(jia)) print(jia.reshape((6,))) jia=list(jia.reshape((6,)))#注意这一句！reshape((6,))什么意思？ print(jia) print(type(jia)) #print(jia) #print(type(jia)) jiamitext='' for i in jia:#遍历转换为加密文 jiamitext+=chr(i) print(jiamitext) ''' jiamilist=[chr(i) for i in jia] jiamitext=''.join(jiamilist)#利用join函数 print(jiamitext) ''' jiemi=np.dot(pwdMatrix.I,jiami)#左乘加密矩阵的逆来解密 jie=np.array(jiemi) jie=list(jie.reshape((6,))) jiemitext='' for i in jie: jiemitext+=chr(int(i)) print(jiemitext)

这段代码实现了一个简单的加密和解密过程。首先，它导入了numpy库，用于进行数值计算和线性代数操作。 代码中的plaintext变量存储了要加密的明文文本，这里是"Launch"。pwdMatrix是一个2x2的加密矩阵，用于进行加密...

img_all = np.stack(img_all)[:, :, :, ::-1].transpose(0, 3, 1, 2) # list to np.array and BGR to RGB

具体来说，它首先使用np.stack将多个BGR图像叠加成一个四维的numpy数组，其中第一个维度表示图像的数量，第二和第三个维度表示图像的高度和宽度，第四个维度表示颜色通道（B、G、R）。然后，它使用[:, :, :, ::-1...

import numpy as np with open('成绩单数字.csv', 'r', encoding='utf-8') as file: s = file.read().replace('\n', ',').split(',') scoreAll = np.array(list(s)).reshape(6, 8) # 字符串s转成列表，转为6行8列的数组 #print(scoreAll) # 输出数组scoreAll scoreNum = scoreAll[1:, 2:].astype(int) #数组scoreAll中非数值型字符串去掉,转为整型，生成数组 #print(scoreNum) # 输出数组scoreNum name = input() course = input() indexName = np.argwhere(scoreAll==name ) print(indexName) print('{}同学的平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[indexName[0,0],0],np.average(scoreNum[indexName[0,0]-1, 0:]))) indexCourse = np.argwhere(scoreAll==course ) print(indexCourse) print('{}课程平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[0,indexCourse[0,1]],np.average(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2]))) print('该课程中位数为{:.2f}'.format(np.median(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2]))) print('该课程标准差为{:.2f}'.format(np.std(scoreNum[0:,indexCourse[0,1]-2])))

这段代码是一个Python程序，读取了一个成绩单的CSV文件，将读取的数据转为NumPy数组，并进行了一些数据处理和统计分析。其中，输入了两个变量name和course，分别代表学生姓名和课程名称。代码使用np.argwhere()函数...

data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history,data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

time_new_list.append(current_time) current_time += delta code_list = [i for i, date in enumerate(date_history) if date not in time_new_list] for i in code_list: data_history = np.insert(data_...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 代码优化

history_time_list.insert(i, new_time) code_list.append(i) 4. 可以使用 pandas 的 interpolate() 方法来进行缺失值插值，这样可以省去很多代码： data = data.set_index('date').resample('15T')...

array转为list

可以使用Python中的内置函数list()将一个数组（array）转换为列表（list），例如： python import numpy as np # 创建一个数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将数组转换为列表 lst = list(arr) print...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender #import the SVDRecommender class from our custom package # Load and preprocess data ...

import cv2 import numpy as np import torch as torch from torchvision.models import densenet121 # Load the DenseNet model model = densenet121(pretrained=True) # Read the image image = cv2.imread('C:/Users/23594/Desktop/888.jpg') # Convert the image to grayscale grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Resize the image to the size of the model input resized_image = cv2.resize(grayscale_image, (224, 224)) # Normalize the image normalized_image = resized_image / 255.0 # Convert the image to a tensor image_tensor = torch.from_numpy(normalized_image).float() # Predict the key points of the person predictions = model(image_tensor) # Convert the predictions to a list of points points = [] for i in range(len(predictions[0])): points.append((predictions[0][i][0], predictions[0][i][1])) # Draw the key points on the image cv2.drawKeypoints(image, points, np.array([]), (0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # Display the image cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0)import cv2 import numpy as np import torch as torch from torchvision.models import densenet121 # Load the DenseNet model model = densenet121(pretrained=True) # Read the image image = cv2.imread('C:/Users/23594/Desktop/888.jpg') # Convert the image to grayscale grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Resize the image to the size of the model input resized_image = cv2.resize(grayscale_image, (224, 224)) # Normalize the image normalized_image = resized_image / 255.0 # Convert the image to a tensor image_tensor = torch.from_numpy(normalized_image).float() # Predict the key points of the person predictions = model(image_tensor) # Convert the predictions to a list of points points = [] for i in range(len(predictions[0])): points.append((predictions[0][i][0], predictions[0][i][1])) # Draw the key points on the image cv2.drawKeypoints(image, points, np.array([]), (0, 255, 0), flags=cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS) # Display the image cv2.imshow('Image', image) cv2.waitKey(0)

3. 读取待检测的人物图片，并将其转为灰度图像。 4. 调整图片大小为与模型输入大小相同。 5. 将像素值归一化到0到1之间，并将其转为PyTorch的张量。 6. 对张量进行预测，得到关键点的坐标。 7. 将预测结果转为关键点...

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在Python中，可以使用list()函数将array类型转换为list类型。例如，假设有一个numpy数组a，可以使用以下代码将其转换为Python列表： python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) list_a = list(a...

list 转为array

my_array = np.array(my_list) print(my_array) 输出结果： [1 2 3 4 5] 在这个例子中，我们导入了NumPy库并创建了一个Python列表my_list。然后，我们使用np.array()函数将列表转换为NumPy数组...

list转为array

my_array = np.array(my_list) print(my_array) 输出： [1 2 3 4 5] 在上面的代码中，我们首先导入了NumPy库，然后创建了一个Python列表my_list。接下来，我们使用np.array()函数将my_list...
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。