把字符串[[1 2]\n [3 4]]变为numpy数组

可以使用`numpy`中的`array`函数将该字符串转换为`numpy`数组。需要先将字符串中的空格和换行符去掉，然后再根据矩阵的形状将其转换为数组。

示例代码如下：

import numpy as np

s = '[[1 2]\n [3 4]]'  # 原始字符串

# 去掉空格和换行符
s = s.replace('[','').replace(']','').replace('\n','').replace(' ','')

# 将字符串转换为numpy数组
arr = np.array(list(map(int, s.split(',')))).reshape((2,2))

print(arr)

输出结果为：

array([[1, 2],
       [3, 4]])

相关问题

如何将numpy.ndarray变成字符串

可以使用numpy中的`tostring()`方法将numpy数组转换为字符串。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
string_arr = arr.tostring()

print(string_arr)

输出：

b'\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00'

注意，此处输出的是一个`bytes`对象，需要使用`decode()`方法将其转换为字符串。示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
string_arr = arr.tostring()

str_arr = string_arr.decode()

print(str_arr)

输出：



pytorch代码，3维数据集train是ndarray 格式，里面是标准的时间戳字符串，将其转换为张量

你可以使用 PyTorch 中的 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为张量。具体地，你可以将三维数据集 `train` 中的时间戳字符串转换为 NumPy 数组后，再将其转换为张量，代码如下：

import torch
import numpy as np

# 假设 train 是一个形状为 (n, m, p) 的三维 NumPy 数组，其中每个元素是一个时间戳字符串
train = ...

# 将 train 转换为形状为 (n, m, p, 1) 的四维 NumPy 数组
train = np.expand_dims(train, axis=-1)

# 将 train 转换为张量
train_tensor = torch.from_numpy(train)

这里使用了 `np.expand_dims()` 方法将 `train` 数组从三维扩展到了四维，扩展的维度是最后一个维度，即时间戳字符串所在的维度。这样，`train` 数组就变成了形状为 `(n, m, p, 1)` 的四维数组。然后，使用 `torch.from_numpy()` 方法将其转换为张量。

需要注意的是，你需要先确保你的时间戳字符串数组已经被转换为了合适的格式，例如 NumPy 中的字符串格式。如果需要，你可以使用 Pandas 等库来进行转换。