Как считать с файла в целочисленный массив первый стобец?
Считать из файла целочисленный массив C[N] и сформировать из него максимально возможную матрицу А [n x n]
Считать из файла целочисленный массив C и сформировать из него максимально возможную матрицу А .
Преобразовать целочисленный массив, прибавив к нечетным числам первый элемент
Помогите пожалуйста. Дан целочисленный массив. Преобразовать его, прибавив к нечетным числам.
Класс: преобразовать целочисленный массив, прибавив к нечетным числам первый элемент
Преобразовать целочисленный массив, прибавив к нечетным числам первый элемент. Через класс
Как считать из файла в массив?
Подскажите как из файла который имеет такую структуру 10|25|45| считать в массив из.
Как считать из файла в массив python
Регистрация на форуме тут, о проблемах пишите сюда — alarforum@yandex.ru, проверяйте папку спам! Обязательно пройдите восстановить пароль
| Поиск по форуму |
| Расширенный поиск |
| К странице. |
как из txt файла записать данные в отдельные массивы
Высоту , температуру , давление , влажность (relh), по итогу 4 е массива
1000.0 -21
979.0 158 16.0 15.0 94 11.07 200 6 290.9 322.3 292.8
962.0 308 16.3 15.1 92 11.32 235 21 292.7 325.0 294.7
956.0 362 16.4 15.1 92 11.41 240 23 293.3 326.0 295.3
934.0 560 15.3 13.1 87 10.25 260 29 294.1 323.7 295.9
925.0 643 14.8 12.3 85 9.80 260 31 294.4 322.8 296.2
907.0 809 13.7 11.3 85 9.35 265 35 295.0 322.1 296.7
885.0 1017 12.4 10.1 86 8.81 265 29 295.7 321.4 297.3
850.0 1358 10.2 8.0 86 7.98 255 27 296.8 320.3 298.2
841.0 1446 9.5 7.5 88 7.80 250 27 297.0 320.0 298.4
820.0 1655 7.8 6.4 91 7.40 250 29 297.3 319.2 298.7
718.0 2742 3.6 1.8 88 6.11 250 39 304.2 322.9 305.4
700.0 2947 2.0 0.5 90 5.70 250 41 304.7 322.2 305.7
649.0 3550 -3.7 -4.8 92 4.15 244 45 304.9 317.9 305.6
616.0 3960 -5.5 -6.7 91 3.78 240 49 307.4 319.4 308.1
594.0 4245 -6.7 -8.0 90 3.54 240 49 309.2 320.6 309.9
591.0 4284 -8.3 -9.5 91 3.16 240 49 307.8 317.9 308.4
553.0 4797 -10.7 -12.0 90 2.77 240 49 310.9 319.9 311.4
531.0 5106 -14.7 -15.8 91 2.11 240 49 309.7 316.7 310.1
526.0 5177 -14.7 -15.8 91 2.13 240 49 310.5 317.6 310.9
512.0 5381 -14.7 -16.3 88 2.10 240 49 312.9 320.0 313.3
500.0 5560 -16.1 -18.2 84 1.83 240 49 313.4 319.6 313.7
474.0 5962 -19.1 -26.1 54 0.97 238 47 314.4 317.9 314.6
456.0 6251 -19.3 -26.3 54 0.99 236 46 317.7 321.2 317.9
434.0 6617 -23.7 -33.7 39 0.51 234 45 316.6 318.5 316.7
425.0 6770 -23.7 -33.7 39 0.53 233 44 318.5 320.5 318.6
419.0 6874 -25.9 -34.9 43 0.47 232 44 317.0 318.8 317.1
400.0 7210 -28.3 -37.3 42 0.39 230 43 318.1 319.6 318.2
398.0 7246 -28.5 -37.4 42 0.39 230 43 318.4 319.8 318.4
380.0 7576 -30.1 -38.1 46 0.38 229 45 320.4 321.9 320.5
361.0 7937 -35.3 -41.3 54 0.29 227 48 318.2 319.3 318.3
343.0 8291 -37.7 -42.7 59 0.26 226 50 319.6 320.6 319.7
332.0 8515 -38.3 -43.3 59 0.25 225 52 321.8 322.8 321.9
329.0 8577 -39.0 -44.2 58 0.23 225 52 321.6 322.5 321.7
314.0 8894 -42.9 -48.9 52 0.14 230 54 320.6 321.1 320.6
300.0 9200 -44.5 -49.5 57 0.14 235 56 322.5 323.1 322.6
261.0 10121 -51.7 -56.7 55 0.07 235 66 325.1 325.3 325.1
254.0 10297 -52.3 -57.3 55 0.06 235 68 326.6 326.9 326.7
250.0 10400 -52.7 -57.7 55 0.06 235 68 327.6 327.9 327.6
239.0 10689 -54.4 -59.3 54 0.05 240 66 329.2 329.5 329.2
236.0 10770 -54.9 -59.8 54 0.05 240 66 329.7 329.9 329.7
235.0 10797 -56.3 -61.3 53 0.04 240 66 328.0 328.2 328.0
208.0 11571 -56.1 -61.1 53 0.05 230 58 339.9 340.1 339.9
200.0 11820 -56.1 -61.1 53 0.05 240 56 343.8 344.0 343.8
195.0 11983 -55.8 -60.9 53 0.05 250 54 346.8 347.1 346.8
170.0 12865 -53.9 -59.5 50 0.07 245 43 363.8 364.2 363.8
154.0 13500 -52.5 -58.5 48 0.09 261 34 376.6 377.0 376.6
150.0 13670 -53.3 -59.3 48 0.09 265 31 378.0 378.5 378.1
148.0 13756 -53.4 -59.4 47 0.09 265 29 379.4 379.8 379.4
118.0 15209 -54.1 -61.3 41 0.08 245 21 403.3 403.8 403.4
103.0 16080 -54.6 -62.5 37 0.08 280 25 418.4 418.9 418.4
100.0 16270 -54.7 -62.7 36 0.08 275 23 421.8 422.2 421.8
91.0 16873 -54.3 -62.3 37 0.10 250 19 434.1 434.7 434.1
71.0 18459 -53.2 -61.2 37 0.14 255 10 468.4 469.3 468.4
70.0 18550 -53.1 -61.1 37 0.15 260 10 470.4 471.3 470.5
61.0 19438 -53.9 -62.6 34 0.14 310 12 487.5 488.4 487.6
57.0 19875 -54.3 -63.3 32 0.13 235 12 496.1 497.0 496.2
55.0 20105 -54.0 -63.0 32 0.14 195 12 501.9 502.8 501.9
50.0 20720 -53.3 -62.3 33 0.17 265 12 517.4 518.6 517.5
49.0 20850 -53.3 -62.3 32 0.18 285 12 520.5 521.8 520.6
37.0 22664 -52.6 -63.0 28 0.22 285 6 565.6 567.2 565.6
32.0 23602 -52.3 -63.3 26 0.24 350 10 590.4 592.3 590.5
31.4 23724 -52.3 -63.3 25 0.24 18 9 593.7 595.6 593.8
30.0 24020 -51.5 -62.5 26 0.28 85 6 603.6 605.9 603.7
29.0 24241 -51.4 -62.4 26 0.30 130 4 609.8 612.2 609.9
25.0 25208 -51.0 -62.0 26 0.37 115 8 637.4 640.5 637.6
22.8 25808 -50.7 -61.7 26 0.42 83 8 655.2 658.8 655.4
22.0 26042 -49.6 -61.0 25 0.47 70 8 665.3 669.5 665.5
21.0 26348 -48.1 -60.1 24 0.55 80 10 678.6 683.6 678.9
20.0 26670 -47.9 -59.9 24 0.60 90 12 688.8 694.2 689.0
19.0 27015 -47.2 -59.4 24 0.67 100 12 701.1 707.3 701.4
15.0 28604 -44.0 -56.8 23 1.17 90 16 760.8 772.3 761.3
13.0 29566 -42.1 -55.3 22 1.63 105 12 799.2 816.0 800.0
11.0 30689 -39.8 -53.5 22 2.39 55 10 846.5 872.5 847.7
10.0 31330 -38.5 -52.5 21 2.97 95 19 874.7 908.0 876.2
9.8 31469 -38.3 -52.3 22 3.11 880.5 915.5 882.1
Считать файл HDF5 в массив
У меня есть следующий код для чтения файла hdf5 в виде массива:
и когда я печатаю n2 Я получаю это:
Как я могу прочитать HDF5 object reference просмотреть данные, хранящиеся в нем?
5 ответов
Самое простое — это использовать .value атрибут набора данных HDF5.
Вы также можете нарезать набор данных, который создает реальный массив с запрошенными данными:
Но имейте в виду, что во многих отношениях h5py набор данных действует как ndarray , Таким образом, вы можете передать сам набор данных без изменений большинству, если не всем функциям NumPy. Так, например, это работает просто отлично: np.mean(hf.get(‘dataset_name’)) ,
РЕДАКТИРОВАТЬ:
Я изначально неправильно понял вопрос. Проблема не в загрузке числовых данных, а в том, что набор данных на самом деле содержит ссылки HDF5. Это странная настройка, и читать ее неудобно h5py , Вы должны разыменовать каждую ссылку в наборе данных. Я покажу это только для одного из них.
Сначала давайте создадим файл и временный набор данных:
Затем создайте ссылку на нее и сохраните несколько из них в наборе данных.
Затем вы можете прочитать один из них обратно, окольным путем, получив его имя, а затем прочитав из того фактического набора данных, на который есть ссылки.
Это примерно, но, кажется, работает. TL;DR — это: получить имя набора данных, на который ссылаются, и читать непосредственно из него.
Как считать вхождения элемента в одномерном массиве на Python
При работе с массивом одной из основных проблем, с которой может столкнуться разработчик, является подсчет количества вхождений элемента. Представьте себе, что если у вас есть массив по количеству проданных элементов на сайте электронной коммерции за 10 дней, то вы хотели бы знать количество дней, когда продается более 100 элементов.
Самый простой способ решить эту проблему — получить количество раз по 100 в массиве.
Используя collections вы можете найти количество вхождений в массив на Python
collections действуют как контейнеры для хранения данных. Мы можем легко импортировать модуль сбора данных и использовать функцию счетчика. Проверьте код ниже:
Результирующий вывод — словарь. В нем перечислено, сколько раз каждый элемент массива произошел.
Однако, если мы хотим вывести количество раз по 100 в массиве продаж, мы можем получить его из словаря.
Модуль collections также работает с десятичными числами и строками.
Используя библиотеку NumPy , мы можем найти количество вхождений в массив на Python
Тем не менее, мы также можем использовать NumPy, который является библиотекой, определенной на Python для работы с большими массивами, а также содержит большое количество математических функций.
Существует несколько способов использования функций, определенных в NumPy, для возврата количества элементов в массиве.
Использование функции unique в Numpy
Функция unique вместе с функцией Count возвращает словарь подсчета каждого элемента. Также работает с десятичными числами и строками.
Использование функции count_nonzero в Numpy
Использование count_nonzero возвращает количество искомого элемента. Это обеспечивает легкий для чтения интерфейс и меньшее количество строк кода.
count_nonzero также работает с десятичными числами и строками.
Использование функции bincount в Numpy — только для массивов с целыми числами
Однако, если у вас есть массив, состоящий только из целых чисел, вы можете использовать функцию bincount в NumPy. Самое лучшее, что она возвращает результаты в виде массива.
Для чисел в массиве результат отображает количество элементов в порядке возрастания. Например, 0 в массиве abit происходит 5 раз, а 10, 2 раза, что обозначается первым и последним элементом массива.
В заключение следует отметить, что существует достаточно большое количество вариантов, из которых можно выбрать, когда нужно узнать количество вхождений элемента в одномерный массив. Следуйте за нами, как мы обсуждаем эффективность каждого из этих решений во времени, в нашей следующей статье.