我是Python的新手,所以我还在学习。但是,我正在尝试从一个包含wind读数的文本文件中查找平均值、最小值和最大值。我已经让它工作了,但是,我需要将NumPy转换为float,而我不确定我如何做到这一点。
import numpy as np
def main():
text_file = open("tall_filtrert.txt", "r")
total = 0.0
count = 0
print("Press enter to start")
for line in text_file
我得到了二维数组A和B,它们是相同的,但通过两种不同的方法获得。考虑以下几行: In [1]: (A==B).all()
Out [1]: True
In [2]: A.shape
Out [2]: (500, 10805)
In [3]: B.shape
Out [3]: (500, 10805)
In [4]: numpy.mean(A,axis=1)[0]
Out [4]: -0.006108739586784807
In [5]: numpy.mean(A[0,:])
Out [5]: -0.006108739586784786
In [6]: numpy.mean(B,
我对有一个后续的问题,但是Stack不允许我给Sirus的回答添加一个评论,我想澄清一下,下面是我的问题。
将JSON数据写入文本文件的最佳方法是什么?
我试图完成一个显而易见的步骤,编写由json_graph生成的NetworkX文件,以便将其读入D3.js。我可以在没有问题的情况下将它打印到控制台,所以我可以验证它是否可以创建适当的JSON数据。但是,我将其保存到文件中的尝试失败了,而且(与Python一样)文档基本上毫无价值。以下是我尝试过的:
with open('networkdata1.json', 'w') as outfile1:
我有一个[(x,y),(x,y),..]形式的集合(15-25)数组(每个数组大约有250 k的坐标对),我试图通过将它们绑定到65.000回收箱中来平均它们!!)。我尝试了几个选项,但到目前为止,所有选项的性能都不是最优的,我想知道是否有更有效的方法来做到这一点。
我的第一个方法(这种方法使用二进制搜索,这也是我迄今为止所取得的最佳性能,平均每组数组超过1分钟)。
def findNearest(self,array,value):
if value >= array[0][0] and value <= array[-1][0]:
diff = 1
我用Matlab生成一个复数向量,我想把这个向量保存到文本文件(.txt)中,以便在我的C代码中使用它作为输入,所以复数向量如下所示:
y = zeros(1,N);
for n = 1:N
y(n) = exp(-1i*(n-1)*k*d*sind(Qtgt));
end
因此,我尝试使用函数dlmwrite将向量保存为文本文件:
dlmwrite('data.txt', y, 'delimiter','\n','newline', 'pc')
向量存储如下:
但我希望它是这样存储的:每个复
我试图在我从文本文件中读取的569x462ndarray中查找小于200的值。我想使用numpy.where来查找这些值...我已经尝试了以下代码:
import numpy as np
#Load in text file from Sebago
sebago=np.loadtxt('sebagoWatershedElv.txt',skiprows=6)
#Find where elevation is less than 200
lowElv=np.where(sebago[:]<200)
但是输出显示的值小于200,而有些值大于200...
我正在尝试做我认为应该很简单的事情:
我做了一个2D列表:
a = [[1,5],[2,6],[3,7]]
我想滑出第一个column并尝试:
1)
a[:,0]
...
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
2)
a[:,0:1]
...
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
3)
a[:][0]
[1, 5]
4)
a[0][:]
[1, 5]
5)明白了,但这是做这件事的方法吗?
aa[0] for aa in a
我有一个numpy像素数组( 0或255),我使用.where提取其所在位置的元组。现在,我想使用这些元组将1添加到单独的2D numpy数组中。是使用如下所示的for循环的最佳方式,还是有更好的类似于numpy的方式?
changedtuples = np.where(imageasarray > 0)
#If there's too much movement change nothing.
if frame_size[0]*frame_size[1]/2 < changedtuples[0].size:
print "No change- too m
我必须用数据列填充一个文本文件,以显示一些变量在时间上的变化。对于每个变量,我想创建一个列数组,然后将它们连接到一个矩阵中,以便写入文本文件。我有:
import numpy as np
result = np.empty((0,1))
for data in [var1 var2 var3 var4]
results_tmp = np.empty((0,1))
for i in len(data):
results_tmp = np.append(results_tmp, [data[i]], axis=0)
如何用results_tmp列填充result数组?
我试着用qutip来定义一个胸罩。胸罩是行向量,而胸罩是列向量。胸罩可以定义为ket共轭转置。但是,如果我在qutip中使用这个定义直接指定一个胸罩,总是会出现一个警告,并且胸罩向量无法形成。
下面是我的代码:
import qutip
from math import sqrt
import numpy as np
#probability amplitude of two dice rolled 12 times
probability_amplitudes = np.array(
[[1/6],
[sqrt(2)/6],
[sqrt(3)/6],
[2/
我有两个文本文件在其中写入矩阵(不是numpy矩阵,所以它是一个列表)。这些矩阵是用字符串格式编写的,因此文本文件看起来如下:[1,2,3,3,4,5,6,7,8],[3,3,3,5,6,7,.
我想使用python从文本文件中读取这个矩阵。我不能用numpy来阅读,因为它给了ValueError: could not convert string to float
有这样的事吗?如果我一开始就把矩阵写成一个numpy矩阵(我需要为此修改以前程序的代码,只是想知道是否有一种加载矩阵的python方式,当它作为字符串存储在文本文件中时),会更容易吗?