大家好，今天来介绍tolist函数作用(dfd的类型)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！
Python中怎样把矩阵转换为列表
这次给大家带来Python中怎样把矩阵转换为列表，Python中把矩阵转换为列表的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。
这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数，做备份，以便查找。
（1）将矩阵转换为列表的函数：numpy.matrix.tolist（）
返回list列表
Examples
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.tolist()
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]（2）将数组转换为列表的函数：numpy.ndarray.tolist（）
Notes：（数组能够被重新构造）
The array may be recreated, a=np.array(a.tolist()).
Examples
>>>
>>> a = np.array([1, 2])
>>> a.tolist()
[1, 2]
>>>冲顷 a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> list(a)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
>>> a.tolist()
[[1, 2], [3, 4]]（3）numpy.mean()计算矩阵或数组的均值：
Examples
>>>
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求均值
>>> np.mean(a)
2.5
>>> np.mean(a, axis=0) #对每一列求均值
array([ 2., 3.])
>>> np.mean(a, axis=1) #对每一行求均值
array([ 1.5, 3.5])（4）numpy.std()计算矩阵或数组的标准差：
Examples
>>>
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) #对所有元素求标准差
>>> np.std(a)
1.1180339887498949
>>> np.std(a, axis=0) #对每一列求标准差
array([ 1., 1.])
>>> np.std(a, axis=1) #对每一行求标准差
array([ 0.5, 0.5])（5）numpy.newaxis为数组增加一个维度：
Examples:
>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #先输入3行2列的数组a
>>> b=a[:,:2]
>>> b.shape #当数组的行与列都大于1时，不需增加维度
(3, 2)
>>> c=a[:,2]
>>> c.shape #可以看到，当数组只有一列时，缺少列的维度
(3,)
>>> c
array([3, 6, 9])>>> d=a[:,2,np.newaxis] #np.newaxis实现增加列的维度
>>> d
array([[3],
[6],
[9]])
>>> d.shape #d的维度成了3行1列（3,1）
(3, 1)
>>> e=a[:,2,None] #None与np.newaxis实现相同的功能
>>> e
array([[3],
[6],
[9]])
>>> e.shape
(3, 1)（6）numpy.random.shuffle(index): 打乱数据集（数组）的顺序：
Examples:
>>圆滚> index = [i for i in range(10)]
>>> index
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> np.random.shuffle(index)
>>> index
[7, 9, 3, 0, 4, 1, 5, 2, 8, 6]（7）计算二维数组某一行或某一列的最大值最小值：
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(15).reshape(5,3) #构造一个5行3列的二维数组
>>> a
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11],
[12, 13, 14]])
>>> b = a[:,0].min() ##取第0列的最小值，其他列同理
>>橘判余> b
0
>>> c = a[0,:].max() ##取第0行的最大值，其他行同理
>>> c
2（8）向数组中添加列：np.hstack()
n = np.array(np.random.randn(4,2))
n
Out[153]:
array([[ 0.17234 , -0.01480043],
[-0.33356669, -1.33565616],
[-1.11680009, 0.64230761],
[-0.51233174, -0.10359941]])
l = np.array([1,2,3,4])
l
Out[155]: array([1, 2, 3, 4])
l.shape
Out[156]: (4,)可以看到，n是二维的，l是一维的，如果直接调用np.hstack()会出错：维度不同。
n = np.hstack((n,l))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions解决方法是将l变为二维的，可以用（5）中的方法：
n = np.hstack((n,l[:,np.newaxis])) ##注意：在使用np.hstack()时必须用()把变量括起来，因为它只接受一个变量
n
Out[161]:
array([[ 0.17234 , -0.01480043, 1. ],
[-0.33356669, -1.33565616, 2. ],
[-1.11680009, 0.64230761, 3. ],
[-0.51233174, -0.10359941, 4. ]])下面讲一下如何按列往一个空列表添加值：
n = np.array([[1,2,3,4,5,6],[11,22,33,44,55,66],[111,222,333,444,555,666]]) ##产生一个三行六列容易区分的数组
n
Out[166]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[ 11, 22, 33, 44, 55, 66],
[111, 222, 333, 444, 555, 666]])
sample = [[]for i in range(3)] ##产生三行一列的空列表
Out[172]: [[], [], []]
for i in range(0,6,2): ##每间隔一列便添加到sample中
sample = np.hstack((sample,n[:,i,np.newaxis]))
sample
Out[170]:
array([[ 1., 3., 5.],
[ 11., 33., 55.],
[ 111., 333., 555.]])持续更新中??
相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注Gxl网其它相关文章！
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df1index与df类别
1、查看数据类型：type(a)
2、查看已安装的包：
在dos命令行界面：如果你使用的是pip来作为你的python包管理器的话，可以在命令行下直接运行$ pip freeze或者$ pip list来查看安装包的信息，当然其它的包管理器也有类似的功能，同时，你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。
在python提示符下，用help(‘modules’)，可以显示所有包名称，用import sys as s >> s.modules.keys() ，可以显示系统模块；
3、在LINUX环境下安装anaconda：https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&utm_relevant_index=5
1）先找需要安装版本的官网地址链接，如https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh；
2）在linux控制台输入：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
3）先赋搜搭权在安装程序：chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
4）一直按ENTER，直到出现选择yes or no，输入yes；
5）继续按ENTER，直到出现选择yes，输入yes，添加环境变量；
6）若上面这一步没选择yes，会默认选择no，则需要自己到安装anaconda的路径下，设置环境变量：
export PATH=/home/anaconda3/bin:KaTeX parse error: Expected ‘EOF’, got ‘#’ at position 36: …一句话注释掉： #̲ export PATH=/u…PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
8）然后，保存更改：source ~/.bashrc
9）吵漏闹检测是否安装成功：
进入自己的文件夹目录下输入：anaconda -V conda -V
4、在linux环境下下载并安装mysql：https://blog.csdn.net/darendu/article/details/89874564?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164517585116780265466903%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164517585116780265466903&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blogbaidu_landing_v2~default-3-89874564.nonecase&utm_term=linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85mysql&spm=1018.2226.3001.4450
1）先找安装包网址链接：从升罩官网或者网盘下载
2）用linux命令将安装包下载到指定文件夹下：wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
3）再安装到指定目录下：
cd 路径
解压：tar -zxvf mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
修改文件夹名称：mv mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64 /mysql
2）新建data目录
命令：mkdir /mysql/data
3）新建mysql用户组及mysql用户
命令：groupadd mysql //新建用户组
命令：useradd mysql -g mysql //新建用户
4）将/usr/local/mysql的所有者及所属组改为mysql
chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql
5）配置
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db –user=mysql –basedir=/usr/local/mysql/ –datadir=/usr/local/mysql/data
6）配置/etc/my.cnf
vim /etc/my.cnf
7）开启服务
命令：cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql //将mysql加入服务
命令：chkconfig mysql on //开机自动启动
命令：service mysql start //开启mysql服务
开启mysql服务报错， 在这里插入图片描述
8）设置密码
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //在my.cnf中配置了取消密码验证，此处密码任意输入
命令：use mysql; //操作mysql数据库
命令：update user set authentication_string=password(‘你的密码’) where user=‘root’; //修改密码
命令：flush privileges;
命令：exit; //退出
9）将/etc/my.cnf中的skip-grant-tables删除
10）如果是本机安装则到此步骤已经安装配置完成，如果是在虚拟机或者远程服务器上安装，则需要以下步骤
允许远程连接
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //登录
命令：use mysql;
命令：update user set host=’%’ where user = ‘root’;
命令：flush privileges;
命令：exit;
Pandas
dataframe：
1、dataframe，如何查看一个DataFrame对象的所有索引，列名，以及DataFrame中具体的值？
有一个dataframe对象df1，查看索引使用使用df1.index，查看列名使用df1.columns，查看所有的值为df1.values。
2、创建dataframe：
df1=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
index = pd.date_range(‘20200101’, periods = 4),
columns=list(‘ABCD’))
3、使用df1.index返回的是一个索引，如果获取具体的值的话，需要使用df1.index.values转化为列表。
4、根据列名取dataframe的数据
基本格式：dataframe[列名]
1）取多列
列名要用中括号括起来，所以下述命令
dataframe[[‘P4_profit_rate’,‘P3PS’,‘P3NS’]] 没问题,返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值
dataframe[‘P4_profit_rate’,‘P3PS’,‘P3NS’]出错
2）取一列
列名可以不用中括号括起来，
dataframe[‘P4_profit_rate’] 没问题，返回pandas.core.series.Series类型的值
列名也可以用中括号括起来，
dataframe[[‘P4_profit_rate’]] 也能正常运行，但返回pandas.core.frame.DataFrame类型的值
1. 常用基本方法及属性
df.info() 输出总行数、各列的行数、类型、索引、占用内存等信息；
df.index 输出索引，为 pandas.core.indexes.range.RangeIndex 类型；
df.columns 输出列名，为pandas.core.indexes.base.Index 类型，可使用df.columns.str ；
df.dtypes 各列的类型，输出一个series，值是object类型；
df.values 值，输出一个 array ；
df.describe() 输出各数值列的统计值，如非空个数、均值、std、极值、分位数。
2. 索引
df.set_index() 设置索引，括号内可以填入DataFrame中某列的列名，就能使用此列作为索引；
df.loc[ ] 以label索引，可实现花哨的混合索引，如：df.loc[ df.density>100, [‘pop’, ‘density’] ] ；
df.iloc[ ] 以绝对位置索引，即数字；
掩码操作，如 df[ df [‘density’] > 100 ] 。
3. 计算：
df.cov() 协方差，df.corr() 相关系数，df.mean(axis = 1)，df.median()，df.max()；
df[ ‘Age’ ].value_counts(ascending = True, bins = 5) 非nan计数(升序排列，分箱)；
pd.cut()也能实现连续值离散化，pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)。
4. 增删改查、合并、排序
使用df.copy()防止误修改df；
df.rename(index = {‘a’ : ‘A’}, inplace = True) 重命名索引，注意需要inplace为True才能真正修改；
df.append(df2) 增加；
df.drop([‘a’, ‘b’], inplace = True) 删除；
data.drop_duplicates()去重，subset参数可以选择具体的列；
df3 = pd.concat([df1,df2], axis = 0) 实现两个DataFrame的简易合并；
pd.merge(on, left_on, right_on, left_index, right_index, how, suffixes) 数据表连接操作，on可以指定多个列作为键;
多列排序 data.sort_values(by=[‘group’,‘data’],ascending = [False,True],inplace=True)，即在by、ascending处传入list，会先按’group’列再按’data’列排序。
5. groupby聚合 和数据透视表pivot_table（相当于多维的groupby操作）
df.pivot_table(index = ‘Sex’, columns=‘Pclass’, values=‘Fare’，aggfunc = ‘sum’) ，aggfunc默认是mean；
6. 时间序列
Pandas所有关于日期与时间的处理方法全部是通过Timestamp对象实现的；
pd.to_datetime(‘2017-11-24’) 把str转化为Timestamp对象（pd.Timestamp也可以）；
ts + pd.Timedelta(‘5 days’) 用Timedelta加上时间间隔；
pd.read_csv()方法中参数parse_dates = True，可以直接将数据中的时间作为索引；
将时间戳作为索引值取出对应时间段内的数据：data[pd.Timestamp(‘2012-01-01 09:00’):pd.Timestamp(‘2012-01-01 19:00’)] ，
同时也可以使用 data[‘2013’]，data[‘2012-01’:‘2012-03’] 等简便方式；
仅取1月份的数据 data[data.index.month == 1] ；
时间重采样，将原始数据转化为均匀间隔的数据，
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start’,kind
=None, loffset=None, limit=None, base=0)，如df.resample(‘3D’)方法，对3天的数据进行重采样。
7. apply自定义函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), kwds)，说明：
允许传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple，
关键字参数允许传入0个或任意个含参数名的参数，这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。
8.缺失值：DataFrame.isnull().any()，.fillna() 等。
9.字符串Series.str.lower()，str是Series的一个属性，s.str.upper()，s.str.len()，index.str.strip()，df.columns.str.replace(’ ‘,’‘)，s.str.split(’‘)，s.str.contains(‘Ag’)，s.str.get_dummies(sep = ‘’) 。
10、notebook显示设置：
pd.set_option()，pd.get_option()用于使用Notebook做展示；
pd.set_option(‘display.max_columns’,30)，pd.set_option(‘display.max_colwidth’,100)，
pd.set_option(‘display.max_colwidth’,100)。
11、重复记录处理
1）生成重复记录
#生成重复数据
df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=[‘col1’,‘col2’])
df[‘col3’]=[‘a’,‘b’,‘a’,‘c’,‘d’]
df[‘col4’]=[3,2,3,2,2]
df=df.reindex(columns=[‘col3’,‘col4’,‘col1’,‘col2’]) #将新增的一列排在第一列
2）判断重复记录
isDplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录
3）删除重复值
new_df1=df.drop_duplicates() #删除数据记录中所有列值相同的记录
new_df2=df.drop_duplicates([‘col3’]) #删除数据记录中col3列值相同的记录
new_df3=df.drop_duplicates([‘col4’]) #删除数据记录中col4列值相同的记录
new_df4=df.drop_duplicates([‘col3’,‘col4’]) #删除数据记录中(col3和col4)列值相同的记录
4）python去重drop_duplicates后一定要reset_index()。
pandas.DataFrame.reset_index
函数作用：重置索引或其level。
重置数据帧的索引，并使用默认索引。如果数据帧具有多重索引，则此方法可以删除一个或多个level。
函数主要有以下几个参数：reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=’’)
各个参数介绍：
level：可以是int, str, tuple, or list, default None等类型。作用是只从索引中删除给定级别。默认情况下删除所有级别。
drop：bool, default False。不要尝试在数据帧列中插入索引。这会将索引重置为默认的整数索引。
inplace：bool, default False。修改数据帧（不要创建新对象）。
col_level：int or str, default=0。如果列有多个级别，则确定将标签插入到哪个级别。默认情况下，它将插入到第一层。
col_fill：object, default。如果列有多个级别，则确定其他级别的命名方式。如果没有，则复制索引名称。
返回：
DataFrame or None。具有新索引的数据帧，如果inplace=True，则无索引。
python使用问题集锦
1、报错：NameError: name ‘scipy’ is not defined
使用!pip install packages scipy，重新安装成功后，还报错；在运行前先from scipy import optimize，再运行也报错；
还有说是注释或者换行等问题导致的，都无法解决，最后一个可能再试试：在安装scipy前要先安装numpy+mkl(非numpy)。
在如下地址下载安装numpy： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy
Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.DLLs directory.
下载完成后，在cmd命令行中用pip install numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl进行安装，报错如下：
ERROR: numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
错误原因：安装的不是对应python版本的库，下载的库名中cp27代表python2.7,其它同理。我的python是3.8版本，重新下载后，再安装，进入正常流程中。但是又报如下错误： 在这里插入图片描述
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pandas的Index对象
Index对象保存着索引标签数据，它可以快速找到标签对应的整数下标，其功能与Python的字典类似。 dict1={“Province”:[“Guangdong”,”Beijing”,”Qinghai”,”Fujiang”], “year”:[2018]*4, “pop”:[1.3,2.5,1.1,0.7]} df1=DataFrame(dict1) df1 1 2 3 4 5 代码结果 Province pop year 0 Guangdong 1.3…
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gom引擎清除地图一种怪物
答案：在gom引轮圆耐擎中，可以通过调用清除地图的函数来删除地图中的怪物。
解释：gom引擎是一种常用的游戏开发引擎，提供了许多方便开发者的函数和工具。其中，清除地图的函数可以帮助开发者删腔闷除地图中的所有怪物，以便重新生成新的怪物。
拓展：除了清除地图函数，gom引擎还提供了许多其他有用的函数，例如生成随机数、碰撞检测等。对于开发者来说，熟练掌握这些函数可以大大提高开发效率和游腊春戏体验。
C#怎么用函数获取数组值的下标数组值是循环输入的
如果你要获得数组的多个值的下标，那你应该循环，然后根据条件获拍尘亮得对应值
或者
如果你的数组袭宽为array，要取值为10的下标，那你可以兄哪这样
var reault=array.Select((c,i)=>
{
if(c==10)
return new {c,i};
return new {c,-1}；
}.ToList()；
Foreach(var s in result.Where(c=>c.i!=-1))
{
//s.i就是下标
}
C#取数组的前i项的函数
List list1 = new List();
list1.Add(1);
list1.Add(2);
list1.Add(3);
List list2 = new List();
list2.Add(3);
list2.Add(4);
list2.Add(5);
//得到的结果是4,5 即减去了相同的元素。
List list3 = list2.Except(list1).ToList();
foreach (int i in list3)
{
MessageBox.Show(i.ToString());
}
合掘弯并两个数组,并去掉重复元素,然纤则后排序(C#)
List numbers1 = new List() { 5, 4, 1, 3, 9, 8, 6, 7, 12, 10 };
List numbers2 = new List() { 15, 14, 11, 13, 19, 18, 16, 17, 12, 10 };
var newQuerty = numbers1.Concat(
from n in numbers2
where !numbers1.Contains(n)
select n
).OrderBy(n=>n);