转换列表中的元组列表( NP数组)
转换列表中的元组列表（NP数组）是指将一个包含元组的列表转换为一个NumPy数组。NumPy是一个开源的Python库，用于科学计算和数据处理。它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。
转换列表中的元组列表可以通过使用NumPy库中的numpy.array()函数来实现。该函数接受一个列表作为参数，并返回一个NumPy数组对象。
以下是一个示例代码，演示如何将列表中的元组列表转换为NumPy数组：
import numpy as np
# 列表中的元组列表
tuple_list = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
# 转换为NumPy数组
np_array = np.array(tuple_list)
print(np_array)输出结果为：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]转换后的NumPy数组可以方便地进行各种数学运算和数据处理操作。它提供了丰富的函数和方法，用于对数组进行统计分析、数学运算、线性代数运算等。
对于云计算领域的应用场景，NumPy数组可以用于处理大规模数据集、进行机器学习和深度学习等任务。在腾讯云的产品中，与NumPy数组相关的产品包括云服务器、云数据库、云存储等。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关文档。
需要注意的是，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，因为题目要求不提及这些品牌商。
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1回答
考虑一个元组列表，例如： a = [(1,2), (3,4)] 我经常发现自己尝试将列表解压到每个列值的单独列表中，例如： b,c = list(zip(*a)) 在本例中，b将是一个包含值1和3的列表。 我经常发现我自己希望b和c是numpy数组而不是列表。在这种情况下，我通常做的是： b,c = list(zip(*a))
b = np.array(b)
c = np.array(c) 最后两行看起来很麻烦。有没有办法将一个列表直接解压缩到两个numpy数组中，而不是直接通过numpy.array转换它们 谢谢
浏览 17提问于2021-11-03得票数 2
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1回答
如何从下面的列表中获得唯一的数组？
data =[np.array([ 10, 17]),
np.array([ 10, 17]),
np.array([ 1, 17, 34]),
np.array([ 1, 17, 34]),
np.array([ 20, 50, 38]),
np.array([ 20, 50, 38]),
np.array([ 20, 50, 40])]
expected = [ np.array([ 10, 17]),
np.array([ 1, 17, 34
浏览 5提问于2022-02-11得票数 0
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当我从我的数据中创建一个numpy数组时，我得到了一个列表列表(不出所料)，但是当我为它们声明数据类型时，我得到的似乎是一个元组列表，这是不好的。这是一个问题，因为numpy似乎认为第一个数组是2D数组，而第二个数组是1D数组(它将其.shape作为(9,)。我希望能够保持2D数组的可用性，但给它提供如下数据类型。有没有办法做到这一点？
>>> np.array(mtest)
array([[',', '7.174707364110744'],
['the', '5.260736372733581'
浏览 2提问于2014-11-15得票数 1
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我希望根据列表A中提到的索引获取B的数组值。所需的输出被附加。
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
B=[(0,0),(1,0),(2,1),(2,2)]
所需的输出应该如下所示
[1,4,8,9]
浏览 6提问于2022-03-14得票数 1
2回答
我的目标是获取一个np.array的列表，并创建一个相关的列表或数组，将每个列表或数组分类为是否有重复项。以下是我认为可行的方法：
www = [np.array([1, 1, 1]), np.array([1, 1, 1]), np.array([2, 1, 1])]
uniques, counts = np.unique(www, axis = 0, return_counts = True)
counts = [1 if x > 1 else 0 for x in counts]
count_dict = dict(zip(uniques, counts))
[count_dict
浏览 15提问于2019-07-11得票数 2
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这是我的代码：
import numpy as np
OPEN = np.full((10, 2), np.inf)
CLOSED = np.zeros_like(OPEN, dtype = np.int)
OPEN[0][0] = 0.0
OPEN[0][1] = 1.0
OPEN[1][0] = 1.0
CLOSED[0][0] = 1
print("OPEN:")
print(OPEN)
print("")
print("CLOSED:")
print(CLOSED)
print("-------")
# Some
浏览 0提问于2018-09-13得票数 1
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2回答
假设我有一个数组
np.zeros((4,2))
我有一个值列表[4,3,2,1]，我想将其分配给以下位置：[(0,0),(1,1),(2,1),(3,0)]
如何在不使用for循环或展平数组的情况下做到这一点？
我可以使用奇特的索引来检索值，但不能给它们赋值。
======Update=========
感谢@hpaulj，我意识到我的原始代码中的bug是。
当我使用zeros_like初始化数组时，它默认为int并截断值。因此，看起来我没有分配任何东西！
浏览 7提问于2017-01-28得票数 12
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我有一个python列表，其中包含numpy数组，如：
a = [Numpy array 1, Numpy array 2, Numpy array 3]
这些Numpy数组都是2D numpy数组。
现在，如果我从我的列表'a‘中随机选择两个Numpy数组，然后做一个元组，比如说，
b = (Numpy array 1, Numpy array 2)
我如何检测哪些数组是被选择的，即
Numpy array 1, Numpy array 2
哪一种不是
Numpy array 3
让我重新解释一下我的问题：列表'a‘中的numpy数组不存在于元组'b'?中。
浏览 3提问于2019-03-21得票数 1
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我有一个带有3列的2D Numpy数组。它看起来像这个array([[0, 20, 1], [1,2,1], ........, [20,1,1]])。它基本上是列表的数组。如何将此矩阵转换为array([(0,20,1), (1,2,1), ........., (20,1,1)])？我希望输出是一个三重数组。我一直试图使用在中描述的元组和映射函数，
R = mydata #my data is sparse matrix of 1's and 0's
#First row
#R[0] = array([0,0,1,1]) #Just a sample
(rows, cols
浏览 6提问于2014-10-29得票数 1
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我有来自一个源的映像流，不幸的是，这是RGB值的元组列表。我想对图像执行实时处理，但是代码需要一个Numpy数组的形状(X，Y,3)，其中X和Y是图像的高度和宽度。
X = [[(R, G, B)...]]
img_arr = np.array([*X])
上面的工作很好，但我的图像花费了近四分之一秒，这显然太慢了。有趣的是，在完成处理之后，我还需要返回另一个方向，而且代码(似乎是有效的)并不是那么慢：
imgout = map(tuple, flipped_image)
其他一些相关问题：
浏览 1提问于2022-01-28得票数 0
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solution = [[1,0,0],[0,1,0], [1,0,0], [1,0,0]]
我有上面的嵌套列表，其中包含了一些其他列表，我们需要如何在解决方案中获得唯一的列表？
output = [[1,0,0],[0,1,0]
注：每个列表都是相同大小的
我尝试过的事情：
取每一个列表，并与所有其他列表进行比较，看看其是否重复？但是它很慢.
插入列表前如何检查，是否有任何删除，以避免插入重复项？
浏览 15提问于2022-05-13得票数 -1
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我有一个简单的元素列表，我正在尝试用它做一个。
这种天真的方法失败了：
y = np.array([1,2,3], dtype=[('y', float)])
TypeError: expected an object with a buffer interface
将每个元素放入元组中是有效的：
# Manuel way
y = np.array([(1,), (2,), (3,)], dtype=[('y', float)])
# Comprehension
y = np.array([tuple((x,)) for x in [1,2,3]], dtype
浏览 5提问于2017-04-24得票数 11
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我有一个字符串string_list列表，我想将其转换为一个1元素结构的numpy数组，该数组具有预先指定的dtype：
string_list = ['123', '45', '6.7']
my_dtype = np.dtype([('a','i4'),('b','f4'),('c','f8')])
我想要的输出结果是：
array([(123, 45., 6.7)], dtype=[('a', '<i4'),
浏览 0提问于2015-05-01得票数 0
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给定一个N维正方形(立方体等)numpy数组n和一个索引列表l我希望一个函数返回n[l[0]][l[1]]...[l[N-1]]
例如：
如果
n = [[0,1,2],
[3,4,5],
[6,7,8]]
和
l = [1,1]
一次操作
f(n,l) = 4
或者如果
n = [[[0,1],
[2,3]],
[[4,5],
[6,7]]]
和
l = [1,0,1]
一次操作
f(n,l) = 5
在这方面的任何帮助都将非常感谢。我正在尝试做一个代码，我可以改变一个模拟的维度，而不必为不同的维度重新编码一些新的东西。
浏览 0提问于2021-04-29得票数 1
1回答
我有一个数据框架如下：
id points
0 1 (-2.3, 7)
1 1 (-5, 7)
2 1 (-6.9, 5)
3 2 (2, 5.9)
4 2 (-0.3, -8)
我正在尝试使用groupby id并得到一个numpy 2 2darray，如下所示：
df2 = df.groupby(["id"])["points"]\
.apply(lambda x : np.array(x.values)).reset_index()
这是可行的，但它更改为元组列表
浏览 2提问于2017-08-24得票数 1
1回答
我有一个列表some_list = [[1, 2], [3, 4], [3, 6]]，我想找到一些将表达式计算为true的索引：
np.where([3 in sublist for sublist in some_list])
输出为(array([1, 2], dtype=int64),)。
由于我希望删除包含3的子列表，我如何访问这样的数组(以一种优雅的方式)？使用数组，我可以做[some_list.pop(index) for index in array]。
编辑:似乎它使用for index in np.where([3 in sublist for sublist in some
浏览 3提问于2020-06-27得票数 1
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我正在尝试使用numpy作为tictactoe游戏问题的一部分来查找3*3整数矩阵中非零元素的索引。我意识到np.where在这种情况下是一个很好的选择，并尝试了它，但我得到的输出仍然看起来不正确。你能帮我编写这部分代码吗？我在下面给出了我的部分代码。
输入: s，一个3*3维的整数矩阵示例：
输出: m，一个可能的下一步移动列表，其中每一次下一步移动都是一个(r，c)元组，其中r表示行号，c表示列号。
示例：
代码
m = np.where(s==0)
浏览 11提问于2019-10-29得票数 0
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4回答
我有一个由数组组成的列表。都有形状(2，)。
最小示例：mylist = [np.array([1,2]),np.array([1,2]),np.array([3,4])]
我想要一个独特的列表，例如[np.array([1,2]),np.array([3,4])]
或者更好的是，一个有计数的小弟弟，例如{np.array([1,2]) : 2, np.array([3,4]) : 1}
到目前为止，我尝试了list(set(mylist))，但错误是TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
浏览 7提问于2020-08-25得票数 2
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我正在尝试将列表列表和列表中的其他一些数字转换为numpy数组。
到目前为止，我已经尝试过了，但是列表仍然传递到数组中：
ll = [['119', '222', '219', '293'], '4', ['179', '124', '500', '235'], '7']
arrays = np.array(ll)
产出如下：
array([list(['119', '222', '219'
浏览 0提问于2018-07-27得票数 2
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1回答
我有一个元组列表，其中一个是对象，另一个是泛型。当我运行np.asarray(list_in)时，结果是一个2D数组，元组被转换成一行。然而，我想获得一个由元组组成的一维数组。
我可以通过一个dtype来强制它，如果我尝试这个极简的例子，它会运行得很好。
a = [(1,2),(3,4)]
b = np.asarray(a,dtype=('float,float'))
print b
[( 1., 2.) ( 3., 4.)]
但是，我如何从列表中提取第一个元素并从其中构造一个适当的dtype。type(list_in[0])返回tuple，并将其传递给asarray不起作
浏览 4提问于2017-10-04得票数 2
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我有一个从文件中读到的列表。每个内部列表的长度为6个元素，并具有3个字符串和5个浮点数。如何将此列表转换为numpy数组？谢谢!
浏览 0提问于2015-08-31得票数 1
我有一个numpy 2D矩阵，每个单元格可能包含一个整数值。例如： [[0, 1, 0, 2, 3],
[2, 0, 1, 1, 1]] 我想做一个包含每个(x，y)个单元格乘以它的值的列表，例如我想在下面的列表中列出上面的矩阵： [(1,0) , (3,0) , (3,0) , (4,0) , (4,0) , (4,0) , (0,1) , (0,1) , (2,1) , (3,1) , (4,1)] 换句话说，[0,1]的值是1，所以这个x，y追加到列表"1“中。 我写了这段代码。但它真的很慢。我怎样才能用优化的方法做到这一点呢？ def page_to_std(data):
浏览 13提问于2020-07-06得票数 1
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1回答
我正在尝试在对象的元组中添加成本值。我尝试过使用for循环，也尝试过使用sum，如下所示：
def cost_from_start(self, path):
cost = -1
for node in path:
cost+=node.cost
return cost
也尝试使用sum：
def cost_from_start(self, path):
return sum(arc.cost for arc in path)
对象元组如下所示：
(Arc(label='no action', cost=0), Arc(label=
浏览 7提问于2016-08-18得票数 0
我正在运行Esri开发的来获取空间表的整数列中的值列表(然而，即使在非空间表上运行该函数时也会观察到相同的行为)。根据帮助，我应该得到NumPy结构化数组。运行该函数后，我得到了一个numpy数组。我以以下格式运行print：
in_table = r"C:\geodb101@server.sde\DataTable" #
data = arcpy.da.TableToNumPyArray(in_table, "Field3")
print data
这在IDE中返回(从IDE解释器复制/粘贴)：
[(20130825,) (20130827,) (201301
浏览 0提问于2014-03-13得票数 1
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我有一个列表列表(每个子列表具有相同的长度)的元组(每个元组的长度相同，2)。每个子列表表示一个句子，而元组是该句子的双格。
当使用np.asarray将其转换为数组时，python似乎会解释元组，因为我要求创建第三个维度。
以下是完整的工作代码：
import numpy as np
from nltk import bigrams
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
bi_grams = []
for sent in arr:
bi_grams.append(list(bigrams(sent)))
bi_g
浏览 1提问于2018-03-11得票数 0
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1回答
运行时： np.where(vals == min(vals)) 有多个输出，这意味着列表中的最小值出现了不止1次。返回值是有意义的，它是一个由数组组成的元组： result = (array([0, 2]),) 但是，我尝试访问该数组，并在完成以下操作后： result[0] 这将成为输出： 0 2 这到底是什么0 2?？当我说结果时，它说索引越界了！
浏览 30提问于2019-08-25得票数 0
1回答
我有一个函数，它接受关键字参数列表并根据关键字列表计算一组结果，我使用enumerate构造循环，以便输出包含所有结果的数据表。当参数列表大于一个时，一切都很好，但当只传递了一个参数时，enumerate认为它想要将该关键字拆分成单独的字母。解决这个问题的明显方法是删除枚举调用并使用计数器变量，但是有没有办法使用枚举函数来禁止这种行为呢？ 下面是一个示例代码： import numpy as np
import pandas as pd
x=np.array([1,2,3,4,5])
params = ("x**2","x**3","x**4
浏览 13提问于2019-10-02得票数 1
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我正在使用以这种方式定义的结构化数组：
scores = np.empty((num_of_imgs, 4),
dtype=[('id', 'u4'), ('bestT', 'u8'), ('bestR', 'f8'), ('bestP', 'f8')])
然后在for循环中填充它：
scores[i] = [id, bestT, bestR, bestP]
其中，列表中的所有vars都是具有形状(1，)的
浏览 1提问于2016-12-06得票数 0
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2回答
字典中的NumPy切片表示法
、、、、
我想知道是否有可能在python字典中存储numpy切片符号。类似于：
lookup = {0:[:540],
30:[540:1080],
60:[1080:]}
可以使用本机python切片语法，例如slice(0,10,2)，但我无法存储更复杂的切片。例如，是多维的[:,:2,:, :540]。
我目前的工作是将值存储为元组，然后将这些值解压到必要的切片中。
在Python2.x中工作。
浏览 4提问于2015-05-14得票数 8
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我有一张二维的布尔人名单。我想从值为False的列表中选择一个随机索引。例如，给定以下列表：
[[True, False, False],
[True, True, True],
[False, True, True]]
有效的选择是：[0, 1]、[0, 2]和[2, 0]。
我可以保留一个有效索引的列表，然后使用random.choice从它中进行选择，但是保留一个变量并在每次底层列表为这个目的而更改时更新它似乎是非丙酮的。
如果你的答案运行得很快，你就会得到额外的分数。
浏览 0提问于2018-02-05得票数 1
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1回答
我有以下几点：
for (i, (startX, startY, endX, endY)) in enumerate(rects):
cX = int((startX + endX) / 2.0)
cY = int((startY + endY) / 2.0)
inputValues[i] = (cX, cY , startX,endx)
D = scipy.spatial.distance.cdist(np.array(someOtherList), inputValues)
此mcdist方法查找两个列表的对之间的距离。inputValues是一个数组，其中每个项
浏览 2提问于2019-08-30得票数 0
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我想将下面的列表更改为2d数组。列表/数组形状经常使我感到困惑，我想要将数据转换成y=14.96,22.17这样的格式，还有x=15.25,25.36 ..。final_array = x，y，则更容易绘制。
[[14.96786030991488, 15.26],
[22.170739257927302, 25.366999999999997],
[32.07129009546086, 39.536000000000001],
[53.91092877753442, 59.655000000000001],
[90.1398030963187, 89.387],
[117.3386
浏览 0提问于2015-10-13得票数 1
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2回答
我正试图将省份分配到一个区域，以便在游戏模式中使用。我有两张关于地区和省份的地图。，.目前，我正在用Python读取图像，并使用PIL将其存储在数组中，如下所示：
import PIL
land_prov_pic = Image.open(INPUT_FILES_DIR + land_prov_str)
land_prov_array = np.array(land_prov_pic)
image_size = land_prov_pic.size
for x in range(image_size[0]):
if x % 100 == 0:
print(x)
浏览 6提问于2020-03-21得票数 1
我想要生成一个填充空列表的numpy数组。我试过这个：
import numpy as np
arr=np.full(6, fill_value=[], dtype=object)
我犯了个错误：
ValueError: could not broadcast input array from shape (0) into shape (6)
但如果我用：
arr = np.empty(6, dtype=object)
arr.fill([])
没事的。为什么numpy.full不在这里工作？初始化包含空列表的数组的正确方法是什么？
浏览 7提问于2020-10-19得票数 2
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形状(0,2)的元组如何传递？
a = np.empty((0,2))
a
>>> array([], shape=(0, 2), dtype=float64)
此外，在np.empty()中将形状作为参数传递时，元组和列表之间有什么区别？
arr = np.empty((2,2))
arr
>>> array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
arr1 = np.empty([2,2])
arr1
>>> array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])
元组和列
浏览 1提问于2017-12-07得票数 2
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1回答
我有一个数组列表，我想要导出为一个txt文件。
x = [[np.array([0, 0, 0]), np.array([1,2,2])], [np.array([0, 0, 0]), np.array([4,5,6])]]
期望输出形状：
(0,0,0),(1,2,2)
(0,0,0),(4,5,6)
我试图使用以下所有的方法，但我没有得到相同的东西，我需要。
# Trial1
np.savetxt(full_path, x, delimiter = ',')
错误:预期的一维或二维数组，得到三维数组
# Trial2
np.save(full_path, x, allow
浏览 4提问于2022-09-06得票数 0
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2回答
简介：
我有两个数字数组。
data，data.shape是一个带有X项的元组
indices，indices.shape是元组(X,Y)
indices基本上是一个索引数组的列表。第二个维度上的数组指定data中相应维度的索引列表。
indices[0,:]是data第一个维度的索引列表。
indices[1,:]是data第二个维度的索引列表。
我想把它们结合在一起，一个外部产品。
我想使用的语法很简单：
data[indices]
编辑：
下面是我尝试过的所有事情的一长一步的回顾，现在已经过时了，我找到了解决方案，如下所示。
更新：
我找到了解决办法。在下
浏览 5提问于2016-12-08得票数 2
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1回答
我正试图在一张暗射线列表中找到最常见的暗射线。我尝试使用mostCommon()函数，但得到了以下错误：TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray。
对于如何解决这个问题，有什么想法吗？
示例列表：
a = [array([1, 2, 3]),array([1, 10,30,2, 3]),array([1, 2, 3])]
我想要它打印最常见的密码：array([1, 2, 3])
浏览 6提问于2022-03-19得票数 0
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2回答
其目的是提取2D数组中单元格等于1的坐标。
[[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
这里的坐标是f
浏览 3提问于2021-12-14得票数 0
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3回答
我试图从"first“值中找到元组列表中的最小值，有没有更好的方法？
我的代码：
list = [[47 2][47 3][47 4][47 5][48 1][48 2][48 3][49 1][49 2]]
_min = 1000
for tuple_value in list:
first, second = tuple_value
if first < _min:
_min = first
print(_min) # 47
当我尝试这样的事情时：
print(min(list[0][0]))
我收到一个错误：
TypeError
浏览 1提问于2020-05-07得票数 0
我正在试验numpy.where(condition[, x, y])函数。
从中我了解到，如果只提供一个数组作为输入，它应该返回数组为非零的索引(即“真”)：
如果只给定条件，则返回元组condition.nonzero()，这是条件为True的索引。
但是，如果尝试它，它将返回两个元素的元组，其中第一个元素是想要的索引列表，第二个元素是空元素：
>>> import numpy as np
>>> array = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
>>> np.where(array>4)
(ar
浏览 0提问于2015-11-17得票数 52
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我有一个这样的列表：
l=[(1,2),(3,4)]
我希望将其转换为numpy数组，并保持数组项类型为tuple：
array([(1,2),(3,4)])
但是numpy.array(l)会给出：
array([[1,2],[3,4)]])
并且项目类型已从元组更改为numpy.ndarray，然后指定项目类型
numpy.array(l,numpy.dtype('float,float'))
这提供了：
array([(1,2),(3,4)])
但是项目类型不是元组，而是numpy.void，所以问题是：
how to convert it to a numpy.ar
浏览 0提问于2017-11-20得票数 13
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似乎将数组转换为元组所需的时间与数组的长度成线性关系。有没有更有效的方法来做这件事？我需要将带有5e+6元素的数组插入到mysql数据库中，但是MySQLdb似乎只接受元组或列表作为插入多个元素的输入。
浏览 1提问于2011-10-11得票数 2
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我有一个大约40个列表的长列表，每个列表包含一定数量的元组。每个元组都有一个ID和一个分数。下面是它看起来的样子(为了说明起见，我把它大大缩短了)：
[[(31, 0.27253215992549495), (1, 0.19154703077923324), (2, 0.19154703077923324)], [(838, 0.23670500362094776), (849, 0.23670500362094776), (790, 0.19360388648088026), (406, 0.05016758978027092), (486, 0.05016758978027092), (
浏览 2提问于2020-06-12得票数 0
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我使用bar()并排绘制两个数据系列，根据bar()的'left‘参数，一个轴上的大多数绘图点都是相同的，为了移动第二个数据系列，我在起始点上增加了一点空间，但添加导致了这个错误：
TypeError:只能将元组(不是"float")连接到元组
下面是我的代码片段：
width = 0.5
genGraph, xyParts = p.subplots()
xPart = xyParts.bar(fFreqs, fVals, width, color='#758085')
yPart = xyParts.bar((oFreqs + width,), oV
浏览 2提问于2014-08-07得票数 0
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我知道python可以将'True‘当作'1’(就像许多编码语言一样)，因此，取list的sum()应该返回列表中的真数。(如所示)
我对Python很陌生，并且一直在学习Python ()中的一些ISLR应用程序练习。
第2章，问题10 (h)有一个非常简单的问题，要求一个变量('rm')的观察值大于7。
test = [Boston['rm'] > 7]
sum(test)
但是，这将返回带有0和1的整个列表"test“，而不是它的和。有人能解释原因吗？(注:波士顿来自R中质量包的波士顿数据集)
如果我使用一个元组或numpy数
浏览 3提问于2017-12-28得票数 0
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我有两个python列表和一个numpy数组。numpy数组如下所示：
[array([93495052.969556, 98555123.061462])]
[array([1000976814.605984, 998276347.359732])]
[array([6868127850.435482, 6903911250.620625])]
[array([775127467.947004, 802369832.938230])]
此numpy array由以下代码组成：
array1 = []
company = []
state = []
def process_chunk(chu
浏览 3提问于2015-09-17得票数 4
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告诉我，我的文件被读取为记录数组，但我似乎无法像普通记录数组那样将其转换为ndarray。应该有11055个例子，有31个特性。
>>> dataset.shape
(11055,)
>>> dataset[0]
(b'1', b'1', b'1', b'1', b'1', b'-1', b'1', b'1', b'-1', b'1', b'1', b'1', b
浏览 0提问于2018-12-28得票数 1
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我试图从数据集中提取日期(在matplotlib中在x轴上绘制)，并在代码中有一行“似乎”在做我想做的事情，但我不明白为什么。
它接受所有的数据(数据)，但只返回我想要的格式的日期。我担心的是我不明白它是怎么做到的。我试着指定数据的第一个字段，但是没有。请有人告诉我为什么这一行只在日期上工作吗？
my_dates =np.array(数据).astype(Datetime64D)
数据
2015-08-04 02:14:05.249392,AA,0.0193103612,0.0193515212,0.0249713335,30.6542480634,30.7195875454,39.64076
浏览 1提问于2016-03-30得票数 0
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我想要创建一个包含列表列表的numpy数组。数据类型应该是float, float, string。为什么不行？(注:我已经读过了)。
import numpy
print numpy.array([[u'1.2', u'1.3', u'hello'], [u'1.4', u'1.5', u'hi']], dtype='f,f,str')
输出：
[[(4.2245014868923476e-39, 7.006492321624085e-44, '')
(4.2
浏览 2提问于2017-12-12得票数 0
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