将上述结果导入二维数组data_str中

时间: 2024-02-25 21:56:00 浏览: 191
可以使用以下代码将结果导入二维数组data_str中: ``` data_str = [] while True: a1 = float(input("请输入a1: ")) a2 = float(input("请输入a2: ")) b1 = float(input("请输入b1: ")) b2 = float(input("请输入b2: ")) c1 = float(input("请输入c1: ")) c2 = float(input("请输入c2: ")) result1 = a1*c1 + a2*c2 result2 = b1*c1 + b2*c2 data_str.append([result1, result2]) choice = input("是否继续输入?(y/n)") if choice == 'n': break ``` 在每次循环中,将计算结果1和结果2存储在一个列表中,然后将该列表添加到二维数组data_str中。最后,如果用户选择退出,break语句会跳出循环,程序结束。
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如何把一个二维数组的数据完整导入一个txt中

如果你有一个二维数组(list of lists 或者 numpy 的 array)并且想要将其完整的数据保存到文本文件中,你可以按照以下步骤操作,这里以 Python 为例: 首先,假设我们有一个二维列表 `data`: ```python import numpy as np # 示例二维数组 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) ``` 然后,我们可以使用以下代码将其写入一个名为 "array_data.txt" 的文本文件,每一行表示数组的一行: ```python def save_2d_array_to_txt(array, filename): with open(filename, 'w') as f: for row in array: # 以逗号分隔每个元素并加上换行符 f.write(','.join(map(str, row)) + '\n') save_2d_array_to_txt(data, 'array_data.txt') ``` 这样就将二维数组的每个元素写入了文本文件,每一行对应数组的一行。

用numpy进行数据分析,随机创建一个二维数组,将其写入txt文件,对数组元素进行排序并将其返回排序后的下标;统计数组元素的均值、方差;

在Python中,我们可以使用NumPy库来进行数值计算和数据分析。以下是使用NumPy完成你提到的操作的步骤: 首先,我们需要导入`numpy`模块,并创建一个二维数组: ```python import numpy as np # 创建一个5x3的随机二维数组 data = np.random.rand(5, 3) ``` 接着,将这个二维数组写入到TXT文件中: ```python # 将数组数据写入txt文件 with open('data.txt', 'w') as f: for row in data: f.write('\t'.join([str(i) for i in row]) + '\n') ``` 然后,我们将数组进行排序并获取排序后元素的索引(这里我们假设你想按列进行升序排列): ```python sorted_indices = np.argsort(data, axis=0) ``` 这里的`axis=0`表示按照行进行排序。 接下来,计算数组的均值和方差: ```python mean_value = np.mean(data) variance = np.var(data) ``` 最后,如果你想显示排序后的下标以及统计信息,可以这样做: ```python print("Sorted indices:\n", sorted_indices) print(f"Mean value: {mean_value}") print(f"Variance: {variance}") ``` 如果你需要在操作后直接得到结果,你可以选择只保留必要的部分。如果你的问题有其他细节,如降序排序或特定条件下的排序,请告诉我,我可以提供更详细的指导。
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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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