np.array 转为 list

时间: 2023-09-19 14:09:17 浏览: 95
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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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)

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python将list转为np.array

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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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ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

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