字符串转map对象（字符串转listmap）



原文：AskPython Blog

协议：CC BY-NC-SA 4.0

原文：https://www.askpython.com/python/string/convert-string-to-list-in-python

在编程时，我们可能需要在 Python 中将一个字符串转换成一个列表。那可能是任何其他原因。但是，这里出现了一个问题，我们如何将一个字符串转换成不同形式的列表？

因此，在本教程中，我们将学习如何在 Python 中将字符串转换成列表。

---

在 Python 中，将一个字符串转换成一个列表是一件非常简单的工作。根据我们的要求，可以通过以下不同的方法来实现。

在本教程中，我们将讨论在不同情况下使用 Python 将字符串转换为列表的所有方法。下面我们列出了所有的方法:

• 字符串列表中的一个字符串
• 字符串到字符列表
• 字符串列表到列表列表的列表
• CSV 到列表
• 一个由整数组成的字符串到一个整数列表

现在我们将逐一讨论上述每一种技术。

---

1.字符串到字符串列表

当我们需要将一个字符串转换成 Python 中的一个列表，该列表包含父字符串的组成字符串(之前由一些分隔符分隔，如、或空格)，我们使用这个方法来完成任务。

例如，假设我们有一个字符串“Python 很棒”，并且我们想要一个只包含之前用空格分隔的给定名称的列表，我们只需根据空格的位置将字符串分成几个部分就可以得到所需的列表。

让我们看一个例子来更好地理解它。

输出:

String To List Of Strings

在上面的代码中:

• 我们考虑一个字符串，,并尝试转换相同的组成字符串列表
• type()给出了传递给方法的对象的类型，在我们的例子中是一个字符串
• split()用于根据给定的分隔符将一个字符串拆分成一个列表。在我们的代码中，单词由空格分隔。默认情况下，如果我们不向 split()方法传递任何东西，它会根据空格的位置拆分字符串
• 因此，尽管我们没有提到 separator 参数，方法给了我们一个相应字符串的列表

---

2.字符串到字符列表

如果我们需要一个字符串中的字符列表怎么办？在这种情况下，在 Python 中使用方法直接将类型从字符串转换为列表就可以了。

当然，如果输入字符串是类似于 “abcd” 的东西，那么使用方法将字符串类型化为一个列表会给我们一个列表，它的元素是单个字符 ‘a ‘，’ b ‘，’ c ‘，’ d’ 。看看下面给出的示例代码。

输出:

String To List Of Characters

理解代码:

• 首先在这里，我们初始化一个字符串，为 “AskPython” ，并使用方法打印它的类型
• 正如我们所观察到的，使用方法对字符串进行类型转换会根据需要为我们提供一个成员字符列表

---

3.字符串列表到列表列表

在这里，我们将看到如何结合上述两种方法来将一个字符串转换成一个字符列表。

仔细看下面给出的例子，

输出:

String To List Of Character Lists

理解代码:

• 在这种情况下，在初始化字符串之后，我们使用第一种方法，将它转换成一个字符串列表
• 也就是说，此时 string1 是由给出的字符串列表
• 然后我们将方法应用于列表的所有元素
• string1 。正如我们在前面的例子中看到的，这给了我们一个由字符列表组成的列表。注意，使用映射()函数进行批量类型转换

---

4.CSV 至列表

CSV(逗号分隔值)字符串，顾名思义就是由逗号分隔的值或数据组成的字符串。

让我们看看如何在 Python 中将这种类型的字符串转换成列表。

输出:

CSV To List

这里:

• 类似地，我们首先考虑一个字符串 string1 ，其中包含由逗号(、)分隔的各种数据或值
• 在打印完它和它的之后，我们继续根据参数’，'对它进行分割
• 这使得值“abc”、“def”和“ghi”成为列表的元素。这样，我们能够从给定的 CSV 中提取值

---

5.由整数组成的字符串转换为整数列表

现在我们要转换一个字符串，该字符串只包含由空格、逗号等分隔的整数。，到一个有个整数个元素的列表。

例如，看看下面的代码，

输出:

String With Integers To List

现在:

• 我们取一个字符串，作为 “1 2 3 4 5 6 7 8” ，并连续打印它和它的 type()
• 然后，我们使用方法将其拆分，并将结果列表存储到一个列表中， list1 。在这一点上，list1 持有 [ ‘1 ‘，’ 2 ‘，’ 3 ‘，’ 4 ‘，’ 5 ‘，’ 6 ‘，’ 7 ‘，’ 8’ ] 正如我们从输出中所看到的，正如预期的那样
• 现在我们在整个列表中映射函数，将每个元素类型化为整数。此外，我们将类型化的映射列表存储到列表 2 中并打印出来
• 结果，我们得到了一个由整数元素组成的列表，现在我们可以对其执行算术运算。

---

这就是现在，这是关于使用各种方法将字符串转换成不同的列表。尝试使用适合您的代码、解决您的目的以及满足您的要求的方法。欢迎在评论中提问。

---

• https://www.askpython.com/python/string

原文：https://www.askpython.com/python/examples/convert-text-to-acronyms

一个是一个长短语的缩短版本，例如，我们有 NLP 用于自然语言处理。在本教程中，我将向您展示如何创建一个将文本转换为缩写的 Python 应用程序。

虽然拼出整个单词需要更长的时间，但说出或写出每个单词的首字母或整个单词的缩写形式需要更少的时间。因此，在日常用语中使用首字母缩略词会使交流更容易。

也读作:用 Python 加密价格预测

---

为了实现首字母缩略词，我们的目标是从给定的句子中生成单词的简短形式。同样可以通过拆分索引得到第一个单词然后组合。

看看下面提到的代码，然后我们将一行一行地深入代码内部。

• 在输入功能的帮助下，获取需要转换成缩略词的短语的输入。
• 会在拆分功能的帮助下将句子转换成单词列表，默认情况下，该功能会根据空格拆分句子。
• 正在用一个空字符串初始化最终的首字母缩写词，该字符串稍后将被更改。
• 从和开始，我们有一个循环，将每个单词的第一个字母作为一个字符添加到最终的缩写词中。
• 首字母缩略词总是包含大写字母，因此，在大写函数的帮助下，每个单词的每个第一个字母都被转换成大写，而不管它们之前的大小写。
• 从到将显示在循环和打印语句的帮助下创建的最终缩写。

---

下图显示了执行上一节中提到的代码后的一些示例输出。

Sample Output Acronym

Sample Output2 Acronym

---

我希望你理解首字母缩写词以及如何用 python 实现它们。你自己试试！

编码快乐！😇

想了解更多？查看下面提到的教程:

1. 找出没有连续 1 的可能字符串的数量
2. 如何在 Python 中将字典转换成字符串？
3. 在 Python 中把元组转换成字符串【一步一步】
4. Python 中的字符串格式——快速概述

---

原文：https://www.askpython.com/python/string/convert-tuple-to-a-string

在本教程中，我们将讨论在 Python 中将元组转换为字符串的不同方法。

---

在 Python 中，元组是一种线性数据结构，用于存储有序的数据集合，这些数据可以是相似的类型，也可以是不同的类型。元组的元素被括在括号中。

元组的所有元素都从开始索引，其中 N 是元组的长度或大小，我们可以直接访问元组的任何元素。

它还允许存储重复值，这意味着不同的索引元素可以具有相同的值。

一个元组本质上是不可变的，这意味着我们在创建它之后不能改变它的值。

下面是我们如何用 Python 创建一个。我们将使用 type()方法来验证一个元组是否已经被创建。

输出:

在 Python 中，字符串是最常用的数据类型。任何用单引号、双引号或三引号括起来的值都被视为字符串。三重引号还允许您在字符串变量中输入多行。

一个 Python 字符串可以被认为是一个字符数组，但是请记住我们在 Python 中没有任何字符数据类型，所以即使是单个字符也是一个字符串。

像 Python tuple 一样，一个字符串的所有元素(字符)都从开始索引，其中 N 是字符串的长度或大小，我们可以直接访问字符串的任何字符。

Python 字符串是可变的，这意味着我们可以在创建它之后改变它的值。Python 中有一个内置函数,用于在控制台上打印字符串值。

输出:

在 Python 中，主要有三种将元组转换为字符串的方法，这三种方法是经常使用的，理解起来也很重要。让我们逐一讨论。

推荐阅读: Python astype()方法

1.使用 for 循环将元组转换为字符串

在这个将 Python 转换成 Python 的方法中，我们将使用简单的 循环来遍历元组元素，并不断将元组的每个元素添加到一个空的 Python 字符串中。让我们通过下面的 Python 代码来理解这一点。

输出:

2.使用 Python join()函数将元组转换为字符串

在这个将 Python 转换成 Python 的方法中，我们将使用函数。这个 Python 函数将 tuple 这样的可迭代 Python 对象作为其参数，并返回使用字符串分隔符或分隔符连接的 Python 字符串。这个分隔符或定界符可以是

e 任何字符串，但通常，我们使用空字符串(“”)、逗号(，)、连字符(-)和单个空格(" ")。让我们通过下面的 Python 代码来理解这一点。

输出:

3.使用 Python reduce()函数将元组转换为字符串

在这个将 Python 转换成 Python 的方法中，我们将使用函数。在 Python 中，reduce()函数将一个函数作为其第一个参数，将一个的可迭代函数作为其第二个参数。

然后，它将该函数应用于 iterable 对象的每个元素，并返回该函数执行的操作的最终结果。

这里我们将传递函数和一个元组作为 iterable 对象。这样，函数会将元组的每个元素相加。

我们先来了解一下如何使用这个和函数，通过 Python 代码将一个元组转换成一个字符串。

注意: 要使用和()函数，我们必须导入两个 Python 模块和。由于和功能分别定义在和模块中。我们不需要安装这些模块，因为它们是 Python 的标准模块，并且与 Python 解释器一起安装在系统上。

输出:

如果我们试图使用函数将一个元组(至少有一个非字符串元素)转换成 Python 中的字符串，那么我们可能会得到一个错误。

这实际上是一个 ，它的产生是因为函数不能将一个字符串值与一个非字符串值相连接。

因此，为了克服这个，我们使用了函数。在 Python 中，map()函数接受两个参数，第一个是一个函数，第二个是一个可迭代 Python 对象，就像一个，然后它将该函数应用于可迭代对象的每个元素。

最后，它返回一个 map 对象，实际上是一个迭代器。这个迭代器属于 iterable，它的元素是应用于作为参数传递的 iterable 对象的每个元素的函数的结果。

让我们通过 Python 代码来理解这个概念。

输出:

TypeError With str.join() function

现在让我们使用 map()函数和 join()函数运行上面的 Python 程序，看看这个 TypeError 是否被删除了。

输出:

在本教程中，我们学习了 Python 中三种不同的将元组转换为字符串的方法。我们还学习了 Python 中的函数、函数、函数。我们还学习了如何解决在 Python 中使用函数将元组转换成字符串时出现的。

原文：https://www.askpython.com/python/array/convert-tuple-to-array

在本文中，我们将学习如何在 Python 中将元组转换成数组。Python 是一种很棒的编程语言。从它出现的那天到今天，它的受欢迎程度与日俱增。它在编程中如此受欢迎有一些原因。

1. 这是一个开源项目
   1. Python 的创造者 Guido Von Rossum 先生从开发之初就让它成为一个开源项目。他相信保持它的免费贡献将会给它增加更多的功能。不仅如此，不同的开发人员还可以使它跨平台，并为各种其他领域开发它。随着时间的推移，他的想法最终获得了成功。
   2. 开发者现在正在为它做贡献，各种模块正在帮助学习者非常容易地学习各种新概念。
2. 庞大的库支持
   1. 由于开源的贡献，各种模块和库是可用的。每个库独立于独立的任务。
   2. 这些库很容易添加到 python 环境中。pip 包(Python 的包安装程序)使它变得简单。
3. 强大的开发者支持
   1. python 的开发者遍布世界各地。
   2. 他们不断发送越来越多的高级代码，让这个项目成为编码人员更好的平台。
4. 从中选择的域
   1. 这有不同的领域。机器学习、数据科学、人工智能、网页抓取、网页开发、物联网和云计算等。是这些领域中的一些。
   2. 核心应用还包括软件开发。
5. 易学易懂
   1. Python 易学易懂。就是这么简单，一个人一天之内就能把基本的算术和输入操作搞清楚。
   2. 它是一种面向对象的多用途编程语言，具有最简单的类实现。

考虑到我们需要为一些编程相关的工作创建十个整型变量。我们需要做一些声明，很明显，这将覆盖十行额外的代码。编写这样的代码是一项单调乏味的任务。因此，我们有这个问题的数组。

Python 中的数组或列表是需要学习的最基本的数据结构之一。它们是属于一种或多种数据类型的元素的集合。背后的想法。我们可以多次访问数组中的元素。这也减少了许多行代码，并消除了额外变量的创建。

| 列表 | 数组 |
| 包含不同数据类型的元素。 | 包含单一数据类型的元素。 |
| 可通过循环迭代 | 可通过循环迭代 |
| 它通常在一维模型中操作 | 它通常在一维或多维空间中操作。 |

Source – Python List vs Array

当每个人都搞不清这两者时，主要问题就出现了。因此，为了清楚起见，我们将应用代码

让我们用 Python 声明一个列表

代码:

输出:

List Output

我们可以通过各种方法来编辑列表。这些操作包括:

1. 添加新元素
2. 删除元素
3. 将元素与外部元素相乘。

1.添加新元素

append() 方法在列表末尾添加新元素。这个函数将我们需要添加到末尾的元素作为参数。

代码:

我们还可以使用索引概念来编辑列表。索引是分配给列表和数组中每个元素的位置号。它从左到右和从右到左开始。

代码:

要访问它们，我们需要用方括号中的索引号调用列表。在下面的例子中，我们将访问第三个元素。记住，正指数从 0 开始，一直持续到 n-1。

代码:

说明:

1. 索引从 0 开始，从 0 到 2 的计数为 3。它将给出 23 的输出。因此，要访问第三个元素，我们需要调用方括号中的 2。
2. 在第二行代码中，我们使用相同的属性更改了第零个位置的元素。

2.删除新元素

添加新元素的主要目的是好的，但是，当我们需要从列表中删除它们时，有一些操作。几个函数有助于移除对象。

1. clear() 函数从列表中删除所有元素并返回空值
2. pop() 函数将索引号整数作为参数，并删除与该索引位置相关的元素。
3. remove() 函数从列表中移除我们需要在其中作为参数给出的元素。

代码:

输出:

List Operations

Python 有一个独立的库用于 数组操作。当我们使用 数组模块时，我们可以感受到某种程度的 C 编程体验。

我们知道在这个数据结构中只能存储相同数据类型的元素。因此，python 编译器有特殊的 Unicode 字符来识别其中的元素或对象的类型。

声明一个数组有一套规则。array()函数接受一些参数。它们特定于特定的数据类型。

| 类型代码 | C-类型 | Python 类型 |
| ’ b ’ | 带符号字符 | 整数 |
| ’ b ’ | 无符号字符 | 整数 |
| 你好 | 性格；角色；字母 | 无符号字符 |
| ’ h ’ | 带符号的短 | 整数 |
| ’ h ’ | 无符号短整型 | 整数 |
| 我 | 有符号整数 | 整数 |
| 我 | 无符号整数 | 整数 |
| 我 | 长签名 | 整数 |
| 我 | 无符号长整型 | 整数 |
| 问 | 署名龙龙 | 整数 |
| 问 | 无符号长整型 | 整数 |
| f ’ | 漂浮物 | 漂浮物 |
| 迪 | 两倍 | 漂浮物 |

C 型特殊字符的分配是为了使事情更清楚。这些类型表示特定数组中元素的数据类型。上面的代码是一些基本的实现。

代码；

输出:

Array Operations

数组到列表的转换

其他方法如 append()、pop()等。也适用于本模块。通过此链接在文档页面查看更多信息。其他的特殊函数还包括将数组转换成普通的列表-array . to list()。

代码:

Conversion Of Array To List

注意:代码中的 type()函数返回变量的数据类型。通过这个，我们检查数组的数据类型，把数组转换成列表。

Python 中最基本的数据结构之一是 元组 。元组是不可变的数据结构。我们将元素放在圆括号内，并用逗号分隔它们。一旦我们创建了一个元组，就没有直接的方法来改变或编辑它。

代码:

1.从元组中检索元素

我们可以使用索引方法访问元组中的元素。就像列表一样，元组中的元素被分配了索引号，

Tuple operations

这里，我们从元组的第四、第五和最后一个位置提取元素。

Python 提供了几个函数和模块来将它们转换成其他数据结构。从字面上看，它们是简单的代码行。

将元组转换为数组

我们将在这里介绍两种方法。第一种是使用阵列模块，第二种是使用 NumPy 模块。

使用数组模块将元组转换为数组

以前，数组模块帮助我们声明纯数组。但是，我们也可以将它用于转换目的。所以，为了清楚起见，让我们用代码来理解。

Conversion Using Array Module

说明:

1. 导入数组模块。
2. 声明一个元组。在屏幕上打印出来。
3. 然后我们使用数组函数。在那把型代号字符给定为‘我’。这将把元组转换成整数数组。在下一个参数中，我们给出了分隔逗号的元组。
4. 在屏幕上打印数组。

使用 Numpy 模块将元组转换为数组

Numpy–numeric python 是一个非常好的数组相关操作库。对于复杂的数学计算，这是开发者的选择。

为此，我们使用该库中的 array() 方法。这个方法将 tuple 转换成一个 NumPy 数组，供我们使用。

代码:

输出:

Conversion Using Numpy Module

说明:

1. 正在导入 NumPy 模块。
2. 声明元组并在屏幕上打印出来。
3. 使用 type()打印数据类型。
4. 声明一个变量conv _ 图并调用 np.array() 方法，元组在其中作为参数。
5. 在屏幕上打印转换后的元组及其数据类型，以确认转换。

将元组转换为列表

代码:

说明:

1. 首先，我们将一个元组声明为 tup。
2. 然后我们把一个变量设为 new_tup，然后我们调用里面的 list() 函数，我们把元组作为参数给出。
3. 它将它转换成一个普通的列表。
4. 然后我们把它打印在屏幕上

所以，这里我们结束 python 中元组到数组的转换话题。这些代码实现起来非常简单，也很容易学习。所以，记录每一行代码，理解它的功能。本文还澄清了关于列表和元组的概念。

原文：https://www.askpython.com/python-modules/numpy/converting-degrees-to-radians-numpy

几何学是一门引人入胜的学科。所有这些形状和数字都有对肉眼来说是神秘的基础，但是可以用数学来解释。它被称为所有科学中的女王是有原因的。这篇文章将讨论一个与几何学相关的属性——角度！

像任何度量一样，角度也可以用特定的度量单位来度量。回忆过去美好的学生时代有助于我们记起用量角器画有角度的形状的时候&量角器上会刻上什么来帮助我们画角度。没错，就是度！

就像英里和千米一样，度也有一个同义的度量单位，可以用来测量角度——弧度！以无理数π(π)弧度为基础，用来求一个角度产生的弧长，而度数给我们一个角度产生的旋转。

现在我们已经对什么是什么有了一个大概的了解，让我们直接进入它的编程部分。我们将从使用以下代码在 Python 中导入 NumPy 库开始。

以下是使用 Python 将角度转换为弧度的不同技术。

• 使用 numpy.radians()
• 使用 numpy.deg2rad()
• 使用 pi (π)

---

技巧一——使用 numpy.radians( )

用户可以使用 numpy 库中的 radians( ) 函数将任何给定的角度转换为角度，既可以是一个实体，也可以是一个数组。让我们首先尝试使用下面的代码转换一个 180 度的实体。

Converting Single Entity Using Numpy Radians

从上面可以看出，返回值 3.…是 pi (π)的值，因为 180 度与 pi 弧度相同。

---

技巧二——使用 numpy.deg2rad( )

虽然也可以使用来自 numpy 库的 deg2rad( ) 函数转换单个实体，但同样的操作也可以用于数组。因此，我们将使用 deg2rad( ) 函数演示度数值数组到弧度的转换。对于上述技术也是如此，程序与下面给出的相同。

Converting An Array Of Degree Values

---

技巧三——使用 pi (π)

这种技术利用了弧度从度数转换的基本原理；包括 Python 在内的所有软件都会用到的数学基础。有些事情说出来比说出来更好，所以这是将度数转换成弧度的公式。

Formula For Degrees To Radians Conversion

在前面的技术中已经指出，π是 180 度的弧度等价物。所以任何角度都要乘以π，然后除以 180 度，得到它的弧度等值。

好消息是，我们也将在 Python 中这样做！但是我们需要导入另一个库来获取 pi，的精确值，而不是使用 3.14 的近似值。我们将使用下面的代码导入 Python 中的数学库。

然后，应该为π/180 的值指定一个常数，如下所示。

然后我们可以使用 numpy 库中的 multiply( ) 函数进行转换，如下所示。

Converting Degrees To Radians Using Pi

---

既然我们已经到了本文的结尾，希望它已经详细阐述了如何使用 Python 中的 numpy 库将实体从角度转换为弧度。这里有另一篇文章详细介绍了如何在 Python 中使用 numpy 来划分实体。AskPython 中还有许多其他有趣的&同样丰富的文章，可能对那些希望提高 Python 水平的人有很大帮助。当你享受这些的时候，再见！

原文：https://www.askpython.com/python/examples/convex-hulls-in-python

在本教程中，我们将在凸包的帮助下完成一个不同的和独特的聚类方法的实现。但是在直接进入代码之前，理解概念总是很重要的！那么我们来了解一下什么是凸包。

---

是一个内角不大于 180 度的物体。一个暗示了物体外形的外部。一个包含了一组点，它作为一个聚类的边界，帮助确定一个聚类中的所有点。这是一个简单的奶牛凸包的真实例子。你可以看到外面的外壳将整头牛包裹在外壳内。

Convex Hulls Demonstration

---

我们将首先在 sci-kit learn 库的帮助下创建本教程的样本数据集。我们将利用功能。我们将为 5 个不同的集群创建数据。看看下面的代码。

总的来说，我们生成了分配给个不同集群的个数据点。接下来，我们将尝试可视化数据。由于我们的数据集是三维形式的，我们将为数据绘制一个 3D 图。观察下面的代码。我们将绘制所有的数据点，并为图指定颜色来表示聚类。看看这个情节变得多么惊人！

也读作:使用 Matplotlib 的 Python 中的三维绘图

Plotting Dataset ConvexHull

我们将从的模块导入和凸包绘图功能。我们将为我们生成的数据集分配凸包点。

让我们使用下面的代码来可视化空间中的凸包。我们将使用创建的 hull 对象的函数来绘制凸包的边界。

Plotting ConvexHull 1

看看凸包在 3D 空间看起来有多惊艳。

为了让事情变得更有趣一点，让我们使用下面提到的代码在一个图中同时绘制集群和船体。

Plotting ConvexHull 2

看起来很棒，对吧？！

---

恭喜你！现在你知道如何为你的图绘制这些惊人的凸包边界。我希望你喜欢本教程，并发现这是有益的和有趣的！如果你喜欢这个教程，我会向你推荐这些教程:

1. Python:检测轮廓
2. 使用 Python 进行图像边缘检测
3. Python 中的图像处理——边缘检测、调整大小、腐蚀和膨胀

编码和绘图快乐！😃

原文：https://www.askpython.com/python/dictionary/copy-a-dictionary-in-python

在本教程中，我们将讨论用 Python 复制字典的各种方法或技术。

理论上，Python 中的字典是数据值的无序集合，它将相应的元素存储为键-项对。此外，用户可以使用相应的键来访问每个项目。

那么，让我们直接进入复制程序。

在这一节中，我们将详细阐述用 Python 复制字典的不同方法。让我们一个一个地检查它们。

1.逐个元素复制字典

在这种技术中，我们遍历整个字典，并将键指向的每个元素复制到一个先前声明的新字典中。看看下面的代码:

输出:

这里，

• 我们初始化了一个字典， dict1
• 在我们打印它之后，我们声明一个空字典， dict2 我们将在那里复制 dict1
• 接下来，我们使用循环的遍历 dict1。并且使用操作，我们将每个元素从 dict1 复制到 dict2 。

现在我们的复制已经完成，记住操作符在字典中为 iterable 对象创建引用。因此，如果更新了 dict2 中的不可迭代元素，那么 dict1 中的相应元素将保持不变。

然而，如果像列表项这样的可迭代对象被改变，我们也会看到字典 1 列表的改变。上面代码的第二部分解释了这一点。尝试在更新后比较 dict1 和 dict2 的结果。我们看到上面的陈述是真实的。

2.使用=运算符在 Python 中复制字典

让我们看看如何使用单个 ‘=’ 操作符直接复制 Python 中的字典。

输出:

在上面的代码中，

• 首先我们初始化一个字典， dict1 。并通过代码行直接复制到新对象 dict2
• 该操作将 dict1 中存在的每个对象的引用复制到新字典 dict2 中
• 因此，更新 dict2 的任何元素都会导致 dict1 发生变化，反之亦然。
• 从上面的代码可以清楚地看出，当我们更新 dict2 中的任何(可迭代或不可迭代)对象时，我们也会在 dict1 中看到相同的变化。

3.使用 copy()方法

Python 中字典的方法返回给定字典的浅拷贝。这类似于我们之前看到的通过遍历字典来复制元素的情况。

也就是说，字典元素的引用被插入到新字典中(浅层拷贝)。看看下面的代码:

输出:

在上面的代码中:

• 我们用一些值初始化一个字典 dict1 。并在其上使用方法创建一个浅层副本
• 复制完成后，我们更新新元素，并在原始字典中看到相应的变化
• 类似于逐元素复制技术的情况，这里 dict2 的不可迭代元素的改变对原始字典没有任何影响
• 而对于像列表这样的可迭代的字典，这种变化也反映在给定的字典中， dict1

4.使用 copy.deepcopy()方法在 Python 中复制字典

Python 中的方法是复制模块的成员。它返回一个新的字典，其中包含所传递字典的复制元素。注意，这个方法以一种递归的方式复制给定字典的所有元素。让我们看看如何使用它，

输出:

现在，

• 在第一行中，我们初始化原始字典 dict1 ，
• 我们使用方法复制新字典中的 dict1 元素， dict2 ，
• 成功复制后，我们更新新的副本并查看原始字典中的变化，
• 从输出中我们可以看到， dict2 的任何变化都是而不是反映在 dict1 中。因此，当我们需要在代码中更改新的字典，同时保持原来的字典不变时，这种方法非常有用。

所以，在本教程中，我们学习了用 Python 中的 4 不同的复制字典的方法。关于这个话题的任何问题，请随意使用下面的评论。

• 浅层和深层复制操作–Python 复制文档，
• 如何复制一本字典并且只编辑副本–stack overflow 问题，
• 快速复制字典的方法–stack overflow 问题。

原文：https://www.askpython.com/python/copy-a-file-in-python

在之前的教程中，我们学习了一些 Python 文件操作，比如读取、写入、删除。让我们在本教程中学习用 Python 复制一个文件。

我们可以在下面提到的模块下使用不同的方法在 Python 中复制一个文件，

• 模块
• 模块
• 模块

在本教程中，我们将学习使用上述模块提供的不同方法在 Python 中复制文件。

模块提供了一些易于使用的方法，使用这些方法我们可以删除以及复制Python 中的一个文件。让我们看看在这个模块下定义的专门用于复制的不同方法。

1.copyfileobj()

方法使用各自的文件对象将源文件的内容复制到目标文件。让我们看看下面的代码，

注意:文件对象应该指向各自源文件和目标文件的 0 位置(起始位置)，以复制全部内容。

2.复制文件()

方法使用文件路径将内容从源复制到目标文件。它返回目标文件路径。目标文件路径必须是可写的，否则会发生 OSerror 异常。

请记住，该方法只允许使用文件路径，而不允许使用目录。

3.复制()

此方法将源文件复制到目标文件或目标目录。与不同，方法允许使用目标目录作为参数，并且还复制文件权限。复制内容后返回目标文件的路径。

在目标位置创建一个名为 ‘file.txt’ 的文件，其中所有内容和权限都是从 '/Users/test/file.txt '中复制的。

4.副本 2()

方法的使用方式与方法完全相同。它们也以同样的方式工作，除了，因为也从源文件中复制元数据。

1.波本()

方法创建一个到命令 cmd 的管道。该方法返回一个连接到 cmd 管道的文件对象。看看下面的代码，

用这种方法，我们不仅可以复制文件，还可以执行其他常规命令。

2.系统()

方法直接调用并执行 subshell 中的命令参数。它的返回值取决于运行该程序的操作系统。对于 Linux，它是退出状态，而对于 Windows，它是系统 shell 的返回值。

1.调用()

类似于的方法直接调用或运行作为参数传递给函数的命令。

• https://docs . python . org/3/library/subprocess . html # subprocess . call
• https://docs.python.org/2/library/os.html
• https://docs.python.org/3/library/shutil.html
• https://stack overflow . com/questions//how-do-I-copy-a-file-in-python

原文：https://www.askpython.com/python/list/copy-a-list-in-python

在本文中，我们将了解在 Python 中复制列表的各种技术。

Python List 是存储和操作数据值的数据结构。

---

Python 内置的 extend()方法可以用来将一个列表中的元素复制到另一个列表中。

基本上以一个 iterable 作为参数 say list、 tuple 、 dict 等，它迭代或遍历 iterable 的元素，并以一个元素接一个元素的方式将元素添加到新列表中。

语法:

举例:

输出:

---

Python 被认为是复制 Python 列表元素最有效的方法。

语法:

• 开始:决定切片的开始。
• 停止:该参数决定 iterable 切片的结束
• 步骤:确定要跳过的元素数量或必须执行切片的间隔。

在上面，为了复制列表，我们使用了以下格式的切片:

这仅仅意味着列表的切片将在开始索引处开始，即索引 0 ，并将在步长值= 1 的最后元素处结束。

举例:

输出:

---

Python 列表理解技术对于在 Python 中复制列表很有用。这只是用一行代码创建语句的另一种方法

语法:

举例:

在上面的代码片段中，我们使用了列表理解，其中“item”充当指针元素，遍历列表“list1 ”,并以逐个元素的方式复制数据值。

输出:

---

Python 基本上接受一个 iterable 作为参数，并将序列作为列表返回，即将 iterable 转换为列表。

语法:

在下面这段代码中，我们将 list-list1 传递给 list()方法，以便用 list-list1 的所有元素创建一个新列表，从而达到复制列表的目的。

举例:

输出:

---

Python 内置的可以用来将一个列表的数据项复制到另一个列表中。copy()方法通过遍历列表将一个列表中的元素逐个元素地复制到另一个列表中。

语法:

举例:

输出:

---

Python 内置的可以很容易地用于将一个列表的元素复制到另一个列表中。

顾名思义，append()方法追加，即将列表元素附加到所需列表的末尾。

但是因为我们使用的是一个空列表，在这种情况下，我们可以使用这个方法在 Python 中复制一个列表。

语法:

举例:

输出:

---

因此，我们揭示了用 Python 复制列表的不同方法。

但是，读者们，这并不是学习的结束，我强烈建议每个人参考上面的例子，并尝试实际执行。

---

• Python 列表

原文：https://www.askpython.com/python-modules/numpy/copy-a-numpy-array-into-another-array

数组是 Python 中的一种数据结构，它存储相似数据类型的对象。但是有时可能会出现需要将一个数组复制到另一个数组中的情况。在本文中，我们将学习如何将一个 Numpy 数组复制到另一个 Numpy 数组中。所以让我们开始吧！

数组是 Python 中的一种数据结构，它存储相似数据类型的对象。除了列表可以存储多种数据类型的对象之外，它几乎与列表相似。

例如:

输出:

所以让我们马上看看你可以使用的方法或函数。

1.使用 np.copy()函数

这个内置函数将返回与输入数组完全相同的副本。

该函数的语法如下:

numpy.copy(a，order='K ')

让我们看看下面的例子。

输出:

2.使用赋值运算符

赋值操作符通常在 python 中用来给变量赋值。但是我们也可以用它们将一个数组复制到另一个数组中。

例如:

输出:

这里，我们简单地将原始数组分配给复制的数组。

3.使用 np.empty_like 函数

在这个方法中，我们将首先创建一个类似于原始数组的空数组，然后将原始数组赋给这个空数组。

该函数的语法如下:

让我们来看看下面的例子。

输出:

总之，我们学习了不同的方法和函数，可以用来将一个数组复制到另一个数组中。数组是一种非常有用的数据结构，了解可以对数组执行的不同操作非常重要。

原文：https://www.askpython.com/python/examples/correlation-matrix-in-python

嘿，读者们！在本文中，我们将详细介绍 Python 中相关矩阵的出现和工作原理。所以，让我们现在就开始吧！

---

在的领域中，我们经常会遇到这样的情况，在这种情况下，我们有必要分析变量并执行特征选择。这就是相关回归分析发挥作用的时候了。

使程序员能够分析连续自变量和连续因变量之间的关系。

也就是说，回归分析评估数据集的自变量之间以及自变量和响应(因变量)之间的可能性和关系。

相关回归分析利用相关矩阵来表示数据集变量之间的关系。

相关矩阵是一种矩阵结构，有助于程序员分析数据变量之间的关系。它表示范围 0 和 1 之间的相关值。

正值表示良好的相关性，负值表示低相关性，等于零(0)的值表示特定变量集之间没有相关性。

人们可以从回归分析和相关矩阵中得出以下观察结果:

• 理解数据集自变量之间的依赖关系。
• 帮助选择数据集的重要和非冗余变量。
• 仅适用于数值/连续变量。

现在让我们来关注一下相关矩阵在 Python 中的实现。

---

让我们首先从探索本例中使用的数据集开始。如下所示，数据集包含 4 个独立的连续变量:

• 温度
• atemp
• 嗡嗡声
• 风速

Correlation Matrix Dataset

这里，cnt 是响应变量。

现在，我们已经使用为数字列创建了一个相关矩阵，如下所示:

此外，我们使用了 Seaborn 热图来可视化矩阵。

输出:

Correlation Matrix

因此，从上述矩阵中，可以得出以下观察结果

• 变量‘temp’和‘atemp’与相关值 0.99 高度相关。
• 因此，我们可以删除两个数据变量中的任何一个。

Correlation Matrix-HEATMAP

---

到此，我们就结束了这个话题。如果你遇到任何问题，欢迎在下面评论。

在那之前，学习愉快！！

原文：https://www.askpython.com/python/examples/correlation-regression-analysis

读者朋友们，你们好！今天，我们将关注 Python 中的相关性回归分析。

所以，让我们开始吧！

---

让我们试着在数据科学和机器学习的背景下理解相关性的概念！

在数据科学和机器学习领域，主要步骤是分析和清理数据以供进一步处理。

以数据预处理为借口，了解每个变量/列对其他变量以及响应/目标变量的影响是非常重要的。

这就是相关回归分析登场的时候了！

相关回归分析是一种检测和分析自变量之间以及与目标值之间关系的技术。

由此，我们试图分析自变量试图代表目标值添加什么信息或值。

通常，相关性分析适用于回归值，即连续(数字)变量，并通过一个称为相关性矩阵的矩阵进行描述。

在相关矩阵中，变量之间的关系是范围 -1 到+1 之间的值。

使用相关性分析，我们可以检测冗余变量，即代表目标值相同信息的变量。

如果两个变量高度相关，这就给了我们一个提示，要消除其中一个变量，因为它们描述了相同的信息。

现在让我们来实现相关回归的概念！

---

在本例中，我们利用了银行贷款数据集来确定数字列值的相关矩阵。可以在这里 找到数据集 ！

1. 最初，我们将使用 pandas.read_csv() 函数将数据集加载到环境中。
2. 此外，我们将把数字列分离到不同的 Python 列表(变量)中，如下例所示。
3. 现在，我们将对每个数字变量应用,并为该函数的相同输出创建一个相关矩阵。

举例:

输出:

Correlation Regression Analysis Output

---

corr()方法并不是唯一可以用于相关回归分析的方法。我们有另一个计算相关性的函数。

Python NumPy 为我们提供了函数来计算数值变量之间的相关性。

语法:

因此，它将返回输入回归变量的相关矩阵。

举例:

输出:

---

到此，我们就结束了这个话题。更多与 Python 相关的此类帖子，敬请关注！！尝试在不同的数据集上实现相关性分析的概念，并在评论部分告诉我们您的体验🙂

在那之前，学习愉快！！🙂

原文：https://www.askpython.com/python/examples/count-objects-in-an-image

你好，编程爱好者！今天我们将学习如何计算图像中的物体。为了计数图像，必须利用计算机视觉库。有许多库可以用来实现本教程的目标。

但是今天在本教程中，我们将利用库，它非常简单、容易，是 Python 中的一个高级库。如果您还没有安装这个库，使用命令做同样的事情。

我们需要一些模块/库来计数对象。下面的代码也是如此。

我们需要以下模块:

• OpenCV 模块
• Numpy 模块
• Matplotlib 模块
• Cvlib 模块
• cvlib 的对象检测和绘制框子模块
• 我们也将利用 NumPy 多项式模块

为了加载图像，我们将使用 OpenCV 库的函数，并将图像的名称作为参数传递。确保图像与代码文件在同一个目录中。

为了查看图像，我们将使用 matplotlib 模块的函数。代码如下所示。

屏幕上显示的输出如下。

Initial Loaded Image

下面的代码将显示图像中对象周围的框。我们需要做的第一件事是利用函数，并将我们的图像对象传递给它。

该函数将返回在检测到的对象周围生成的盒子、标签和盒子计数。为了画出这个盒子，我们需要函数，并将前一个函数接收到的输出传递给这个函数。

为了显示输出图像，我们将再次使用 imshow 函数，输出结果非常准确。代码如下所示。

Output Image Counting Objects

为了计算对象的数量，我们将通过简单地使用创建的标签列表上的功能来计算生成的标签的数量，并打印图片中找到的对象的数量。在这张照片中，系统可以看到 17 个物体。

相同的概念用于另一个图像，结果如下。加载的初始图像如下。

Initial Loaded Image2

检测到图像中的对象后，输出如下所示。该程序检测到图像中出现的四只狗。

Output Image Counting Objects2

恭喜你！现在，您可以尝试任何随机图像，并检查图像中有多少不同的对象。自己试试吧！

感谢您的阅读！

原文：https://www.askpython.com/python-modules/pandas/count-pandas-dataframe-rows

想学习如何计算熊猫数据框的行数？在这篇文章中，我们将学习如何用简单的方法做到这一点。Pandas 是一个 Python 库，用于轻松操作表格和数据框中的数据。Pandas 有很多系统函数，在本文中，我们将特别关注那些帮助我们获得数据帧行数的函数。

让我们首先从创建一个数据帧开始。

主要有四个 pandas 函数来查找数据帧的行数。我们将讨论所有四个——它们的属性、语法、函数调用和时间复杂性。

方法 1: len(df.index)

代码:

上面的代码将返回数据框中的行数(在上面的示例中为 3)。len(df.index)语法用于大型数据库，因为它仅返回数据框的行数，并且它是返回数据框内元素的最快函数。尽管在属性上非常相似，但它比 len(df)(方法 4)快，因为它少执行一个函数调用。

len(df.index)

方法 2: df.shape[]

代码:

该函数用于计算数据框中的行数和列数，语法 df.shape 返回元组的行数和列数。

[ ]括号用于表示索引，即 df.shape[0]返回行数，df.shape[1]返回列数。在时间比较中，它比(df.index)慢。timeit 测试表明，它比 len(df.index)慢 3 倍。

df.shape[0]

方法 3: df[df.column[0]]。计数()

代码:

这个 pandas 函数计算数据帧第一列中所有非空的行。时间复杂度随着行数的增加而增加。在下面的图表中，您可以看到时间复杂性在前 10，000 行之前相当稳定，但之后开始增加。这个函数的缺点是它只计算非空的行，而忽略空的行。

df[df.column[0]].count

方法 4:贷款(df)

代码:

这个函数计算索引的长度，类似于 len(df.index)函数，但是稍微慢一点。如果我们精确地计算每个循环所用的时间，我们会发现 len(df)比 len(df.index)大约慢 200ns。这种差异可能看起来很小，但当使用大数据帧时，可能会导致较大的时间差。

len(df)

方法 5: df.count()

这个 pandas 函数给出了整个表的计数，类似于 df.shape[]函数，但是可读性有一些变化。不能调用此函数来返回单个列中的行数，而是返回 tablet 结构中的结果。

代码:

输出:

时间复杂度

Time complexity of df.count()

如果我们需要数据帧的计数，特别是列的计数，那么我们必须对 df.count()语法进行一些修改。df。[col]。count()语法是我们需要向编译器提及的。该语法按特定于列的方式对行中的元素进行计数。

使用时，此语法非常有用。csv 文件，其中包含大量的列。该语法还给出一列中空行的计数，这使得它更加可行。

代码:

输出:

在本文中，我们学习了不同类型的语法和模块来计算数据帧的行数。我们学习了如何在程序中实现这些语法，并观察了它们的时间复杂度。还有一些输出可以让你更好地理解，使用不同的程序和语法可以得到什么样的结果。

希望本文能帮助您更好地理解数据框和行数的概念。

原文：https://www.askpython.com/python-modules/pandas/count-rows-columns-dataframe

你好，初学者！在这篇文章中，我们将学习获得熊猫数据帧的行和列总数的不同方法。让我们开始吧。

也读作:如何把一个熊猫 dataframe 转换成 Numpy 数组？

python 中的 DataFrame 是一种二维表格数据结构，具有许多行和列，包含不同的特性。它类似于电子表格。

我们可以使用不同的 python 对象(如列表或字典)创建自己的数据框，也可以使用中已经可用的数据集。csv 格式。在本文中，我们将创建自己的数据框。

为此，我们需要安装 python 的 pandas 库，然后在需要时导入它。使用 pip 包管理器来安装 Pandas

我们的目标是计算给定数据帧中的行数和列数。让我们开始吧。

1.使用带有轴属性的 len() 方法

这里，我们将使用 len()方法来获得行和列的总数。DataFrame.axes[0]给出行数，DataFrame.axes[1]打印列数。

让我们看一个例子:

我们的数据框架由学生数据组成:他们的姓名、考试号和成绩。输出是:

2.使用形状属性

shape[]属性可用于了解数据框的形状/尺寸，以及其中的行和列的总数。数据框的 shape 属性的使用方式与我们上面使用轴[]的方式相同。

DataFrame.shape[0]给出行数，DataFrame.shape[1]给出列数。

考虑同一个例子，让我们看看如何使用 shape[]

输出是:

3.使用索引和列关键字

与上面的例子类似，这里，index 关键字用于获取行数，column 关键字用于获取列数。使用与上面相同的示例，让我们了解这些关键字的用法:

这些代码行将产生与上述情况相同的输出:

因此，在本文中，我们已经看到了获取数据框中行和列总数的所有方法。我们对所有方法都使用了相同的示例，这样您就可以看到每种方法的语法是如何不同的，同时仍然生成相同的结果。在您的数据框上尝试这些方法，如果有任何问题，请随时提问。

谢谢大家！🙂

原文：https://www.askpython.com/python/counter-in-python

计数器是的子类，是集合模块的一部分。它用于计算可折叠物体的数量。

它是一个无序的集合，其中的元素存储为字典键，它们的计数就是值。

计数器对象格式:

元素从一个可迭代的开始计数，或者从另一个映射(或计数器)开始初始化

使用调用完成对象的初始化。

我们还可以将 iterable 传递到调用中，并获得相应的映射对象。

请注意，当显示计数器对象时，键-值对按递减计数的顺序显示。

计数器对象有一个字典接口，除了它们为丢失的项目返回一个零计数，而不是引发一个。

---

1.获取单个元素的计数

单个元素计数的访问方式与字典相同，这意味着给出了的计数。

2.设置元素的计数

要设置一个元素的计数，使用。如果不存在，它将和新的计数一起被添加到计数器字典中。

3.从计数器中取出元件

要从计数器对象中删除一个键，使用。

4.元素()

这个方法返回一个元素的迭代器，元素值的重复次数与它们的计数一样多。该方法忽略所有计数小于 1 的元素。

5.最常见(n)

这将返回一个列表，列出了 n 个最常见的元素及其数量，从最常见到最少。如果 n 被省略或者，返回计数器中所有的元素。计数相等的元素是任意排序的。

6.减法(可迭代/映射)

这将在减去两个 iterable/mappings 的内容后返回一个 mapping/iterable。元素不会被替换，只会减去它们的计数。

7.更新(可迭代/映射)

这和类似，只是计数相加而不是相减。

• 用于重置计数器中所有元素的计数
• 返回一个字典值对象，用于其他方法，如获得所有元素的总数。
• 用于列出所有独特的元素
• 将计数器转换成集合
• 返回计数器中对的列表。
• 删除所有计数为零或负数的元素

---

我们可以在计数器上使用基本的算术运算，如加、减、并和交。

---

我们学习了 Counter 类，它为我们提供了每个元素到其计数的映射对象。我们还学习了集合的一些方法。计数器为我们提供了，用于操作计数器对象。

Python 集合文档:https://docs.python.org/2/library/collections.html

关于 Python 的计数器的 JournalDev 文章:https://www . journal dev . com/20806/Python-Counter-Python-collections-Counter

---

到此这篇字符串转map对象（字符串转listmap）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

版权声明：

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若内容造成侵权、违法违规、事实不符，请将相关资料发送至xkadmin@xkablog.com进行投诉反馈，一经查实，立即处理！

转载请注明出处，原文链接：https://www.xkablog.com/bcyy/34847.html