python判断坐标序列是否在数组列表里

可以使用以下代码判断坐标序列是否在数组列表中：

# 坐标序列
coords = [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]

# 数组列表
arr_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 判断坐标序列是否在数组列表中
if any(coords == arr for arr in arr_list):
    print("坐标序列在数组列表中！")
else:
    print("坐标序列不在数组列表中！")

其中`any()`函数用于判断坐标序列是否与数组列表中的任意一个数组相等。如果相等，则返回`True`，表示坐标序列在数组列表中；否则返回`False`，表示坐标序列不在数组列表中。

相关问题

用python写一段序列生成网络，输入是包含x、y坐标的事件序列，保存在csv中，输出是生成的x、y坐标时间序列，并保存在csv中

好的，我可以为您提供一个基于LSTM神经网络的序列生成模型的示例代码，用于生成包含x、y坐标的事件序列。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取包含x、y坐标的事件序列数据
df = pd.read_csv('sequences.csv')

# 将x、y坐标分别存储在X和Y数组中
X = df['x'].values
Y = df['y'].values

# 调整X和Y的形状，使其符合LSTM网络的输入要求
X = X.reshape((X.shape[0], 1, 1))
Y = Y.reshape((Y.shape[0], 1))

# 创建LSTM序列生成网络模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练LSTM网络模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

# 使用LSTM网络模型生成新的x、y坐标序列
newX = []
newY = []
x = X[-1]
for i in range(100):
    y = model.predict(x.reshape((1, 1, 1)))
    newX.append(x[0][0])
    newY.append(y[0][0])
    x = np.array([[y]])

# 将生成的x、y坐标序列保存到CSV文件中
df_new = pd.DataFrame({'x': newX, 'y': newY})
df_new.to_csv('generated_sequences.csv', index=False)

在上面的代码中，我们首先读取包含x、y坐标的事件序列数据，然后将x、y坐标分别存储在X和Y数组中。接下来，我们使用Keras库创建一个包含一个LSTM层和一个全连接层的序列生成网络模型。然后，我们使用训练数据对LSTM网络模型进行训练。最后，我们使用训练好的LSTM网络模型生成新的x、y坐标序列，并将其保存到CSV文件中。

您可以将上面的代码复制到您的Python代码中，并根据您的需要修改输入和输出文件的名称。然后，运行代码，就可以生成一个包含生成的x、y坐标序列的CSV文件。请注意，由于这只是一个示例代码，您可能需要根据您的数据集和网络模型进行适当的修改。

python 绘图横坐标时间

在Python中使用Matplotlib包绘制图形时，可以通过修改坐标轴的刻度来调整横坐标（x轴）的时间显示。具体来说，可以先将时间数据类型转换为matplotlib所接受的datetime.datetime对象，然后设置x轴的主刻度和次刻度，以及其显示格式。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

# 定义时间序列数据
dates = ['20210101', '20210102', '20210103', '20210104', '20210105']
values = [1, 3, 5, 2, 4]

# 转换时间字符串为datetime.datetime对象
dates_datetime = [datetime.datetime.strptime(d, '%Y%m%d') for d in dates]

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()

# 设置主刻度和次刻度
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(5))  # 设置主刻度为5个
ax.xaxis.set_minor_locator(plt.AutoMinorLocator())  # 设置次刻度自动选择

# 设置刻度标签显示格式
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.DateFormatter('%Y-%m-%d'))

# 绘制折线图
ax.plot(dates_datetime, values)

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，首先定义了一个字符串数组dates和一个数字数组values，表示时间序列数据和对应的数值。然后，通过循环将每个字符串日期转换为datetime.datetime对象，并存储在dates_datetime数组中。接下来，创建一个图形，并设置横坐标的主刻度为5个，次刻度自动选择，并将刻度标签格式化为“年-月-日”的形式。最后，使用ax.plot()函数绘制折线图，并通过plt.show()函数显示图形。运行上述代码，将得到一个横坐标为时间的折线图。