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numpy 类型转换

df = DataFrame.from_csv('myfile.txt', sep='\t') array = df.values # the array you are interested in 另一种方法可能是ndarray类型和转换之后。b = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=numpy.ndarray) array([['1', '2.0000', 'buckle_my_sh...

存在你系统默认的Python的PATH目录下,因为是pip安装的,所以它只是一个Python的包(框架)。 跟numpy、MySQLdb同理。 具体 cd $PYTHONPATH/site-packages 即可 如 /usr/local/lib/python3.5/site-packages

不太懂你想做什么,如果要转换成numpy数组的话,就把要转换的数据全都弄成list类型,然后使用numpy.asarray(list_name)转换。 #eg.import numpy as npa = [1,2,3,4,5]b = [6,7,8,9,0]c = a + bd = np.asarray(c)d#输出array([1, 2, 3, 4, 5, 6, ...

也就是将list转换成array的格式,使用numpy库是可以的 import numpy as np list = [[1,2],[34,5]] print np.array(list) print type(np.array(list)) 输出为: [[ 1 2] [34 5]]

list[0]应该是[1,2] list[1][0]

.tostring() 进行转换 示例代码: # -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npmystr = "100110"print np.array(list(mystr))print np.array(list(mystr)).tostring()

df = DataFrame.from_csv('myfile.txt', sep='\t') array = df.values # the array you are interested in 另一种方法可能是ndarray类型和转换之后。b = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=numpy.ndarray) array([['1', '2.0000', 'buckle_my_sh...

import numpy as npa = [[1.],[2.],[3.]]b = np.array(a)c = b.tolist()c就转回去了

如果你按照ls说的,v是一个数组,不能直接float,你要在的就是 x = map(float,v) catalogue.append(x) 还有一种方法,就是 print exec(catalogue[0][14]+’-‘+catalogue[0][24]) 其中catalogue[0][14]+’-‘+catalogue[0][24] 是一串字符 exec就是...

Python numpy只能处理数值文件吧 dataframe可以将不同类型的文件转换成 一个表格型的数据结构

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