PYTHON,已知有一个列表,里面有多个数组,要求生成一个函数,去除这个列表的数组中的所有None值
时间: 2024-02-19 21:03:59 浏览: 97
好的,我可以帮你编写这个函数。你可以参考以下代码:
```python
def remove_none_from_list(lst):
"""
去除列表中所有数组中的 None 值
"""
return [[x for x in arr if x is not None] for arr in lst]
```
这个函数的作用是:输入一个列表 `lst`,它包含多个数组,输出一个新的列表,其中所有数组中的 None 值已经被去除了。例如:
```python
lst = [[1, 2, None], [3, None, 4], [None, 5, None]]
new_lst = remove_none_from_list(lst)
print(new_lst)
# 输出:[[1, 2], [3, 4], [5]]
```
你可以将这个函数复制粘贴到你的代码中,然后调用它即可。
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ython,已知excel文件的路径,要求生成函数,将excel文件中的特定区域中的数字每一列都存储为一个数组
好的,我可以帮你生成一个函数来实现这个功能。你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,并将特定区域中的数字存储为数组。以下是一个示例函数:
```python
import pandas as pd
def get_excel_arrays(file_path, sheet_name, start_row, end_row, start_col, end_col):
"""
读取Excel文件中特定区域的数字,并将每一列存储为一个数组
:param file_path: Excel文件路径
:param sheet_name: 工作表名称
:param start_row: 起始行号
:param end_row: 结束行号
:param start_col: 起始列号
:param end_col: 结束列号
:return: 包含每一列数组的列表
"""
# 读取特定区域的数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=None,
skiprows=start_row-1, nrows=end_row-start_row+1,
usecols=lambda x: x in range(start_col-1, end_col))
# 将每一列数据存储为数组
arrays = [df[i].values for i in range(df.shape[1])]
return arrays
```
这个函数的参数包括Excel文件的路径,工作表名称,起始行号,结束行号,起始列号和结束列号。它将返回一个包含每一列数组的列表。你只需调用这个函数,并传递正确的参数即可得到结果。
已知数组a是由二维经度数组和二维纬度数组构成的23232三维数组,每一个211的元素是一个坐标,数组b是由经度向量和纬度向量构成的2*64的数组,每一行表示一个坐标。怎样在a中找到与b经纬度实际距离最近坐标的索引。用python实现
要在Python中找到数组a中与数组b中每个坐标经纬度最接近的元素的索引,我们可以利用空间搜索算法,例如球树(K-D Tree)或者直接计算每个点之间的欧几里得距离。这里我将提供一个基本的线性搜索解决方案,因为对于小规模数据,这种做法是可以接受的,但对于大规模数据,更高效的搜索结构会更好。
首先,我们需要导入所需的库,并定义计算两点之间经纬度距离的函数。然后,我们将遍历数组b的每个坐标,计算它到数组a中所有坐标的距离,并找出最小值对应的索引。
```python
from math import sqrt
# 假设我们有如下数据
a = ... # 三维数组,每211元素代表一个坐标
b = ... # 二维数组,每行表示一个坐标(经度,纬度)
def distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
R = 6371 # 地球半径,单位公里
dLat = rad(lat2 - lat1)
dLon = rad(lon2 - lon1)
a = sin(dLat / 2)**2 + cos(rad(lat1)) * cos(rad(lat2)) * sin(dLon / 2)**2
c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a))
return R * c # 返回两个点之间的距离
# 初始化一个空列表来存储结果
nearest_indices = []
for row_b in b:
min_distance = float('inf')
index_min_distance = None
for i, point_a in enumerate(a): # 遍历a中的每个坐标
dist = distance(point_a[0], point_a[1], row_b[0], row_b[1])
if dist < min_distance:
min_distance = dist
index_min_distance = i
nearest_indices.append(index_min_distance)
# 最近的索引现在在nearest_indices列表中
```
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