一个字符串型的一维列表,如何使其中的浮点数字符串元素变成浮点数类型
时间: 2024-02-24 17:56:00 浏览: 14
可以使用Python中的map函数和float函数来实现。示例代码如下:
```python
str_list = ["1.23", "4.56", "7.89"]
float_list = list(map(float, str_list))
print(float_list)
```
输出结果为:
```
[1.23, 4.56, 7.89]
```
其中,`list(map(float, str_list))` 使用 `map` 函数将 `str_list` 中的每个元素都应用 `float` 函数进行转换,然后再将转换后的结果转换为列表类型。
相关问题
编写pytorch代码,将训练集的第一列获取时间列并转化为标准的时间戳字符串,转换为浮点数张量
假设你的训练集数据是一个张量 `train_data`,形状为 `(batch_size, seq_length, feature_dim)`,其中第一列是时间列。
你可以通过以下代码将时间列转换为标准的时间戳字符串,并将其转换为浮点数张量:
```python
import torch
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 获取时间列
time_col = train_data[:, :, 0]
# 将时间列转换为 Pandas 的 Series 对象
time_series = pd.Series(time_col.flatten().tolist())
# 转换为标准时间戳字符串
time_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'
time_series = time_series.apply(lambda x: datetime.utcfromtimestamp(x).strftime(time_format))
# 转换为浮点数张量
time_tensor = torch.tensor(pd.to_datetime(time_series).astype(int).values / 1e9, dtype=torch.float32)
# 将时间张量转换为原始形状
time_tensor = time_tensor.view(train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)
```
其中,`time_col.flatten()` 方法将时间列展开为一维数组,并使用 `tolist()` 方法将其转换为 Python 列表。之后,你可以使用 Pandas 的 `Series` 对象进行时间格式转换,然后使用 `pd.to_datetime` 方法将时间戳字符串转换为 Pandas 的时间类型,并使用 `astype(int)` 方法将其转换为整数类型的时间戳。最后,你可以将其转换为浮点数张量,并使用 `view` 方法将其转换为原始形状。
需要注意的是,这里假设时间列的单位是秒,如果时间列的单位不同,需要根据实际情况进行调整。
前面将文件中的数据转为列表时,存储在列表中的所有数据都是字符串类型的,但我们观察原始文件中的数据,发现有些数据应该是以数值类型存在和使用的,为了后续使用方便,我们应该将这些数据转为数值类型。 根据提示,在右侧编辑器补充代码,逐行读取文件中的数据,并将数据存储于二维列表中,将每个子列表中可转为数值类型的数据均转为数值类型,整数字符串转为整数类型,浮点数字符串转为浮点数类型,其他字符串保持原样(禁止使用eval()函数)。 程序接收用户输入的一个正整数n,输出转换数据类型后的列表的前n个元素。
代码如下:
```python
with open('data.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines()
data = []
for line in lines:
line = line.strip().split(',')
# 新建一个列表,用于存储转换类型后的数据
new_line = []
for item in line:
# 尝试将字符串转为整数类型
try:
item = int(item)
# 如果转换失败,则尝试将字符串转为浮点数类型
except ValueError:
try:
item = float(item)
# 如果还是失败,则直接添加字符串
except ValueError:
pass
new_line.append(item)
data.append(new_line)
n = int(input("请输入一个正整数:"))
for line in data[:n]:
print(line)
```