python把str格式变为数组格式

可以使用`split()`函数将字符串按照指定分隔符分割成列表。例如：

s = "1,2,3,4,5"
arr = s.split(",")
print(arr)  # 输出：['1', '2', '3', '4', '5']

在这个例子中，我们将字符串`s`按照逗号分隔成一个包含五个元素的列表`arr`。您可以根据需要更改分隔符。

相关问题

输入两个正整数m,n,然后输入m行每行n个正整数，放入二维数组a，其中a的长度为a[10]，输出该二维数组的转置(第l行第j列元素变成第j行第i列元素)。输出格式：m＋1行，第一行是两正整数m,n,接下来是m行正整数，每行n个。输出格式：n行m列正整数，

好的，让我来解答这个问题。

以下是实现该功能的 Python 代码：

m, n = map(int, input().split())
a = []
for i in range(m):
    row = list(map(int, input().split()))
    a.append(row)

# 转置矩阵
b = []
for j in range(n):
    row = []
    for i in range(m):
        row.append(a[i][j])
    b.append(row)

# 输出结果
print(n, m)
for row in b:
    print(' '.join(map(str, row)))

这段代码首先读入了两个正整数 `m` 和 `n`，然后读入 `m` 行每行 `n` 个正整数，放入二维数组 `a` 中。

接着，我们对该二维数组进行转置操作，得到转置后的二维数组 `b`。

最后，我们按照题目要求输出转置后的二维数组。

注意，为了输出格式与题目一致，我们在输出转置后的二维数组前，需要先输出两个正整数 `n` 和 `m`。

如何将存储在二维数组中的时间和销量转化为适合ARIMA模型的形式

在使用ARIMA模型进行时间序列预测之前，需要将数据转化为适合模型的形式。对于存储在二维数组中的时间和销量数据，可以按照以下步骤进行转换：

1. 将时间数据转换为Python的datetime对象。可以使用`datetime.strptime()`函数将字符串格式的时间数据转换为datetime对象，例如：

   from datetime import datetime
   
   time_str = '2021-01-01'
   time = datetime.strptime(time_str, '%Y-%m-%d')

对于包含在二维数组中的时间数据，需要对每个时间字符串进行此操作并将结果存储在新的一列中。

2. 将销量数据转换为时间序列数据。时间序列数据是一系列按时间顺序排列的数值数据。可以使用Python的pandas库将销量数据转换为时间序列数据，例如：

   import pandas as pd
   
   sales = [10, 20, 30, 40, 50]
   dates = pd.date_range(start='2021-01-01', periods=len(sales), freq='D')
   sales_ts = pd.Series(sales, index=dates)

对于包含在二维数组中的销量数据，需要对每个销量值进行此操作并将结果存储在新的一列中。

3. 将时间序列数据进行差分。差分是指将时间序列数据中的每个值减去它前面的值得到的结果。这个操作可以使时间序列数据变得平稳，有助于ARIMA模型的建立和预测。可以使用pandas库的`diff()`函数进行差分操作，例如：

   sales_diff = sales_ts.diff()

注意，进行差分操作会使时间序列数据的第一个值变成NaN，需要将其删除。

4. 检查差分后的时间序列数据是否平稳。可以使用pandas库的`plot()`函数绘制时间序列数据的折线图，并观察其是否具有稳定的均值和方差。

完成以上步骤后，就可以将转换后的时间序列数据用于ARIMA模型的建立和预测了。