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python3 将字典，列表等转换成字符串形式存入mysql数据库并复原成字典，列表（处理稍复杂的格式）

我用的数据库版本太低，不能直接存入json，遂将原来json格式的文件转换成字符串 ￥=并用python自带的方法--eval()恢复成原样例如：将列表里套着的字典类型的做处理 mes = [{'alert_settings...34833360'}, {'alert_settings': {'sms': '1', 'email': '1', 'voice': '1'}, 'user_id': '35545633'}] # 将数据转成字符串格式...str_mes = str(mes) # 存数据库用 LONGTEXT 这个格式存大文件 # 将数据库拉下的数据用 mes_mysql表示改格式后的数据用 new_mes_mysql表示 new_mes_mysql...= eval(mes_mysql) print(type(new_mes_mysql)) 会发现格式是list ，然后查看里边的格式是dict 成功！

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【NumPy 数组索引、裁切，数据类型】

NumPy 中的数据类型 NumPy 有一些额外的数据类型，并通过一个字符引用数据类型，例如 i 代表整数，u 代表无符号整数等。以下是 NumPy 中所有数据类型的列表以及用于表示它们的字符。...字符串 V - 固定的其他类型的内存块 ( void ) 检查数组的数据类型 NumPy 数组对象有一个名为 dtype 的属性，该属性返回数组的数据类型：实例获取数组对象的数据类型： import...实例无法将非整数字符串（比如 ‘a’）转换为整数（将引发错误）： import numpy as np arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i') 转换已有数组的数据类型...astype() 函数创建数组的副本，并允许您将数据类型指定为参数。数据类型可以使用字符串指定，例如 ‘f’ 表示浮点数，‘i’ 表示整数等。...('i') print(newarr) print(newarr.dtype) 实例通过使用 int 作为参数值，将数据类型从浮点数更改为整数： import numpy as np arr =

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NumPy 1.26 中文文档（五十八）

(gh-17456) 改进对于多项式的改进的字符串表示（__str__） numpy.polynomial 中所有六种多项式类型的字符串表示（__str__）已更新，更改为提供多项式的数学表达式，而不是系数的数组...下表显示了所有已弃用别名的完整列表，以及它们的确切含义。将第一列中的项目替换为第二列的内容将产生相同效果，并消除弃用警告。第三列列出了有时可能更优选的替代 NumPy 名称。...对于float和complex，如果您希望更明确地表示精度，可以使用float64和complex128。...(gh-17456) 改进提高多项式的字符串表示（__str__）所有六种多项式类型在 numpy.polynomial 中的字符串表示（__str__）已更新为以数学表达式而不是系数数组来表示多项式...(gh-17195) 为多项式（__str__）改进字符串表示 numpy.polynomial 中的全部六种多项式类型的字符串表示（__str__）已更新，以给出多项式作为数学表达式，而不是系数数组。

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NumPy 笔记（超级全！收藏√）

，默认 np.floatdelimiter分隔字符串，默认是任何空格，改为逗号skiprows跳过前x行，一般跳过第一行表头usecols读取指定的列，索引，元组类型unpack如果True，读入属性将分别写入不同数组变量...numpy.asarray(a, dtype = None, order = None) 参数说明：参数描述a任意形式的输入参数，可以是，列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表，多维数组...，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数...函数描述add()对两个数组的逐个字符串元素进行连接multiply()返回按元素多重连接后的字符串center()居中字符串capitalize()将字符串第一个字母转换为大写title()将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写...lower()数组元素转换为小写upper()数组元素转换为大写split()指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表splitlines()返回元素中的行列表，以换行符分割strip()移除元素开头或者结尾处的特定字符

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Python|Numpy读取本地数据和索引

数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。...（2）dtype：数据类型，可选，CSV的字符串以什么数据类型读入数组中，默认np. float （3）delimiter：分隔字符串，默认是任何空格，改为逗号。...图2.2 3.Numpy的索引和切片 Numpy的索引和切片和与列表相似，以后可能会经常遇到这样的操作，所以熟练掌握与切片相关的操作是很重要的。取某一行可以直接写t2[2]，这个例子是指取第三行。...要记住除了xpath是从下标1开始，其它的一般都是从0开始。取连续的多行t2[2:]，从三行开始一直取。取不连续的多行t2[[0,2,4]]，这就是数组与一般列表切片的区别。...列与行相似，与列表相似t2[:,0]这个就表示对行不做任何操作，取第一列。取行和列，t2[2,3]。取多行和多列t2[0:2,1:3]。

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NumPy初了解——我的Python数据科学手阅读笔记

而numpy正是Python 中专门用来处理这些数值数组的工具例如可以将图像（尤其是数字图像）简单地看作二维数字数组，这些数字数组代表各区域的像素值；声音片段可以看作时间和强度的一维数组；文本也可以通过各种方式转换成...数值表示，一种可能的转换是用二进制数表示特定单词或单词对出现的频率。...不管数据是何种形式，第一步都是将这些数据转换成数值数组形式的可分析数据 Numpy与python列表在python中，列表是常用的数据结构。...来看一个特殊的例子，如果列表中的所有变量都是同一类型的，那么很多信息都会显得多余——将数据存储在固定类型的数组中应该会更高效。...Numpy中的数据类型由于numpy中只包含同一类型的值，所以我们要了解一下numpy中的数据类型，与python中为数不多的的数据类型不同，numpy包含了极多的数据类型当构建一个数组时，可以用一个字符串参

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Numpy 结构数组

和C语言一样，在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。...每个关键字对应的值都是一个列表。...([32, 24]) >>> b[0] = 40 >>> a[0]["age"] 40 通过调用a.tostring或者a.tofile方法，可以直接输出数组a的二进制形式： >>> a.tofile(..."test.bin") 利用下面的C语言程序可以将test.bin文件中的数据读取出来。...>>> np.dtype([('f1', [('f2', np.int16)])]) dtype([('f1', [('f2', '<i2')])]) 当某个字段类型为数组时，用组元的第三个参数表示，下面描述的

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Python-Numpy多维数组--位操作, 字符串函数, 算术函数

4.left_shift numpy.left shift()函数将数组元素的二进制表示中的位向左移动到指定位置，右侧附加相等数量的 0。 ...输出如下：将 10 左移两位：40 10 的二进制表示：00001010 40 的二进制表示：00101000 5.right_shift numpy.right_shift()函数将数组元素的二进制表示中的位向右移动到指定位置...输出如下：将 40 右移两位：10 40 的二进制表示：00101000 10 的二进制表示：00001010 二.Numpy - 字符串函数 1.numpy.char.add()函数执行按元素的字符串连接...HELLO' 'WORLD'] 8.numpy.char.split()此函数返回输入字符串中的单词列表。...['TutorialsPoint', 'Hyderabad', 'Telangana'] 9.numpy.char.splitlines()函数返回数组中元素的单词列表，以换行符分割。

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Numpy的总结

这篇教程介绍了数据科学初学者需要了解的 NumPy 基础知识，包括如何创建 NumPy 数组、如何使用 NumPy 中的广播机制、如何获取值以及如何操作数组。...更重要的是，大家可以通过本文了解到 NumPy 在 Python 列表中的优势：更简洁、更快速地读写项、更方便、更高效。...导入numpy import numpy as np 数组的新建(arange 和 array） a = np.array([1,2,3]) # 创建数组，传入的是列表参数 b = np.arange...返回复数矩阵的共轭元素矩阵 matrix.I inverse：返回矩阵的逆矩阵 matrix.A base array：返回矩阵基于的数组矩阵的换行必须是用分号(;)隔开，内部数据必须为字符串形式(‘...思考题 1.现在我们新建一个数组 a，如下所示，请取出其中元素值大于1000且小于2000 的所有元素并改为0,其他为1 a = np.arange(0,3000,5) a[(a>1000)&

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数据分析利器--Pandas

详解：标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。...（参考：Python 科学计算 – Numpy） Series： Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做索引。...（参考：Series与DataFrame） DataFrame：一个Datarame表示一个表格，类似电子表格的数据结构，包含一个经过排序的列表集，它们每一个都可以有不同的类型值（数字，字符串，布尔等等...在底层，数据是作为一个或多个二维数组存储的，而不是列表，字典，或其它一维的数组集合。因为DataFrame在内部把数据存储为一个二维数组的格式，因此你可以采用分层索引以表格格式来表示高维的数据。...默认为False keep_date_col 如果将列连接到解析日期，保留连接的列。默认为False。 converters 列的转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时，以内部形式存储。

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NumPy 基础知识：1~5

对于矩阵运算，NumPy 数组还支持向量化（有关详细信息，请参见第 3 章，“使用 Numpy 数组”），这大大加快了执行速度。向量化使代码更简洁，更易于阅读，并且更类似于数学符号。...这可以避免大型程序中的许多混乱。如我们将看到的，可以用多种方式创建 NumPy 数组。创建数组的最简单方法之一是使用array函数。注意，我们向函数传递了一个列表列表，组成列表的长度相等。...参数是一个字符串，可以采用函数名称或任何与之相关的形式。...NumPy 可以接受多种形式的字符串参数（有关详细信息，请参见这里；最优选的可以选自以下之一：数据类型表示形式 b1 字节 i1，i2，i4，i8 1、2、4 和 8 个字节的带符号整数 u1，u2...但是x的输入字符串包含天单位，而y的字符串则没有。创建 NumPy datetime64时，它将自动从输入字符串的形式中进行选择，因此当我们为x和y都打印出dtype时，我们可以看到x的单位为D。

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Numpy数组

''' import numpy as np #导包 # 给 array()函数传入一个**列表**，直接将数据以列表的形式作为一个参数传给array()函数即可。...arr = np.array( (5,4,7) ) arr # 给 array()函数传入一个**嵌套列表**，直接将数据以嵌套列表的形式作为一个参数传给array()函数即可，这时会生成一个多维数组...2] （2）传入某个位置位置：数组中每个元素都有一个位置，若要获取某些连续位置的元素，则可以将这些元素对应的位置表示成一个区间（左闭右开），这和列表的切片相同。...2.Numpy 数组的缺失值处理缺失值处理处理分两步：第1步判断是否有缺失值将缺失值找出来，第2步对缺失值进行填充。在NumPy中缺失值用 np.nan 表示。...参数: ① 将待合并的数组以***列表***的形式传给concatenate。 ② axis: 指明在行方向还是列方向上进行合并。

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NumPy 1.26 中文文档（四十五）

请改用 PyArray_*(arr) 形式。截至 NumPy 1.20，此结构的大小不被视为 NumPy ABI 的一部分（请参见成员列表末尾的注释）。...char kind 表示数组种类的字符代码（使用数组接口类型字符串表示）。...)整数列表的指针，通常表示数组形状或数组步幅。...请改为使用PyArray_*(arr)形式。从 NumPy 1.20 开始，这个结构的大小不被视为 NumPy ABI 的一部分（请参见成员列表末尾的说明）。...NPY_LIST_PICKLE 表示必须在将数组转储为列表之前将这种数据类型的数组转换为列表。

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Python---numpy的初步认识

(list)：将列表转换为ndarray np.arange(n)：创建多少到多少，步幅为多少的随机值的ndarray。 ...arr.reshape(-1):也是降维注意：维度转换简单理解就是数组中每个元素都有定位的x,y,z标识，维度转换，就是类似：y,x,z形式生成一个新的x,y,z数组降维可以理解为，从左到右，按照每行的执行顺序将数据依次放入新的数组中数组的类型转变...(a) : 计算各元素的ceiling 值， floor值（ceiling向上取整，floor向下取整） np.rint(a) : 各元素四舍五入 np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回... np.exp(a) : 计算各元素的指数值 np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1（+），0，-1（-） np.modf(a):将数组中元素的小数为和整数位以两部分独立数组的形式返回 ...’, delimiter = None): frame是文件、字符串等，可以是.gz .bz2的压缩文件； array 表示存入的数组； fmt 表示元素的格式 eg： %d % .2f % .18e

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Python---numpy的初步认识

(list)：将列表转换为ndarray np.arange(n)：创建多少到多少，步幅为多少的随机值的ndarray。 ...arr.reshape(-1):也是降维注意：维度转换简单理解就是数组中每个元素都有定位的x,y,z标识，维度转换，就是类似：y,x,z形式生成一个新的x,y,z数组降维可以理解为，从左到右，按照每行的执行顺序将数据依次放入新的数组中数组的类型转变...(a) : 计算各元素的ceiling 值， floor值（ceiling向上取整，floor向下取整） np.rint(a) : 各元素四舍五入 np.modf(a) : 将数组各元素的小数和整数部分以两个独立数组形式返回... np.exp(a) : 计算各元素的指数值 np.sign(a) : 计算各元素的符号值 1（+），0，-1（-） np.modf(a):将数组中元素的小数为和整数位以两部分独立数组的形式返回 ...’, delimiter = None): frame是文件、字符串等，可以是.gz .bz2的压缩文件； array 表示存入的数组； fmt 表示元素的格式 eg： %d % .2f % .18e

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机器学习入门 3-3 NumPy数据基础

为什么要使用NumPy模块，其实NumPy简单来说表示的是数组，而且NumPy可以方便的将数组看成多维数组，进而将这些数组看成矩阵向量。...熟悉Python语言的都知道Python自带的数据类型List列表也可以表示一维数组以及多维数组，下面就说一说List相比于NumPy模块中的数组的缺点。首先创建一个List列表生成式： ?...Python中的list是对类型不做具体限定的list,与此同时在list中每一个元素的类型可以是不一样的，比如下面将位置5的元素重新赋值为一个字符串： ?...安装指定版本的NumPy模块也非常简单： pip install numpy=相应的版本号卸载NumPy模块： pip uninstall numpy 如果安装了Anaconda，安装NumPy模块就更简单了...当然由于numpy数组同样只能存储一种数据类型，所以使用字符串修改元素值会抛出异常： ?

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NumPy 1.26 中文文档（五十三）

我们当前的规则：我们将 index 词汇复数形式使用 indices，而不是 indexes，这遵循了 numpy.indices 的先例。...NumPy 样式适用于以下情况： Google 没有指导，或我们更喜欢不使用 Google 样式我们当前的规则：我们将 index 复数形式为 indices 而不是 indexes...NumPy 风格适用于以下情况： Google 没有指导，或者我们更喜欢不使用 Google 风格我们当前的规则：我们将index复数形式化为indices，而不是indexes...当分配给数组时，NumPy 标量将被强制转换混合字符串和其他类型时，数组强制转换发生变化数组强制转换重组对numpy.broadcast_arrays的结果进行写操作将导出只读缓冲区...numpy.einsum 在下标列表中接受 NumPy int64 类型 np.logaddexp2.identity 被改为 -inf 变化移除对 __array__ 的额外参数处理

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Python科学运算之存取元素

打印所有的数据范围中的第三个参数表示步长，2表示隔一个元素取一个元素省略范围的开始下标和结束下标，步长为-1，整个数组头尾颠倒步长为负数时，开始下标必须大于结束下标和Python的列表序列不同，...它与原始数组共享同一块数据空间：可以看到修改的元素 a的第5个元素也被修改为10 a = np.arange(10) a[5] a[3:5] a[:5] a[:-1] a[2:4] = 100,101...，因为多维数组有多个轴，因此它的下标需要用多个值来表示， NumPy采用组元(tuple)作为数组的下标。...和C语言一样，在NumPy中也很容易对这种结构数组进行操作。只要NumPy中的结构定义和C语言中的定义相同，NumPy就可以很方便地读取 C语言的结构数组的二进制数据，转换为NumPy的结构数组。...names定义结构中的每个字段名，而 formats则定义每个字段的类型： • S32 : 32个字节的字符串类型，由于结构中的每个元素的大小必须固定，因此需要指定字符串的长度 • i : 32bit的整数类型

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【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray

NumPy的ndarray：一种多维数组对象 NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。...它接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组。...21]: array([ 6. , 7.5, 8. , 0. , 1. ]) 嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组： In [22]: data2 = [[1, 2,...12.9, 10.1]) In [43]: arr.astype(np.int32) Out[43]: array([ 3, -1, -2, 0, 12, 10], dtype=int32) 如果某字符串数组表示的全是数字...，一定要小心，因为NumPy的字符串数据是大小固定的，发生截取时，不会发出警告。

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学习Numpy，看这篇文章就够啦

），即使两个类型一致 .tolist( )：将数组或者矩阵转换成列表但请注意深度分割函数dsplit的使用条件： import numpy as np arr=np.arange(12) arr.shape...字符串操作 Numpy的char模块提供的字符串操作函数可以运用向量化运算来处理整个ndarray，而完成同样的任务，Python的列表则通常借助循环语句遍历列表，并对逐个元素进行相应的处理。...05 Numpy文件读写读写文件是利用Numpy进行数据处理的基础，Numpy中主要有二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写两种形式。...count：读入元素个数，‐1表示读入整个文件 sep：数据分割字符串，如果是空串，写入文件为二进制需要注意的是，该方法需要读取时知道存入文件时数组的维度和元素类型，a.tofile()和np.fromfile...Numpy中二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写。参考文献： 1. 《Python 3智能数据分析快速入门》李明江、张良均、周东平、张尚佳著，机械工业出版社出版。

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