import numpy as np:导入Numpy库。 my_array = np.array(my_list):将列表转换为Numpy数组。 shape = my_array.shape:获取Numpy数组的形状。 print("The shape of the list is", shape):输出列表的形状。 关系图 下面是列表的形状关系图: ListSublistContains 关系图解释: List(列表)包含多个Sublist(子列表)...
以上代码在执行时,Python报错提示我们AttributeError表示列表对象并没有shape属性。这种现象反映出对于列表的维度理解不足。 PythonUserPythonUserprint(my_list.shape)AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape' 根因分析 技术原理缺陷 Python中的内置数据结构列表是动态数组,并没有直接提供shape属性。这个...
1. 一维数组 通过冒号分隔切片参数start:stop:step来进行切片操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp a=[1,2,3.4,5] 1.1 一个参数:a[i] 返回与该索引相对应的单个元素。 1.2 两个参数:b = a[i:j] 表示复制a[i]到a[j-1],以生成新的list对象。(左闭右开) ①...
读取数据 data=pd.read_csv('industry energy dataset.csv')# 显示前5行data=data.loc[:,~data.columns.isin(['Country','Indicator'])]data.head(5)data.describe()data.shape###target='Total consumption'features_list=list(data.columns)features_list.remove(target)features_listy=data.pop('Total consu...
4. IndexError: list assignment index out of range 问题描述 m1=[] foriinrange(10): m1[i]=1 产生原因 空数组无法直接确定位置,因为内存中尚未分配 解决方法1:使用append方法 m1.append(1) 解决方法2:先生成一个定长的list m1=[0]*len(data) ...
print(set(dir(p1))-set(dir(p2)))#为什么要转为集合,因为list列表,是不能进行差集运算的,也就是-操作 执行结果: {'_weakref_', '_dict_'} 我们可以看出,当我们设置slots后,这个类里的 上面的2个属性就没了,一个是_weakref_弱引用,一个是类中的动态绑定属性 ...
="polygon":raiseShapeError# Get the new field name and validate itfieldname=arcpy.GetParameterAsText(1)fieldname=arcpy.ValidateFieldName(fieldname,os.path.dirname(input))# Make sure shape_length and shape_area fields existiflen(arcpy.ListFields(input,"Shape_area"))>0and\len(arcpy.ListFields(...
一、列表(List) 1.列表的特点 列表是以方括号“[]”包围的数据集合,不同成员以“,”分隔。如 L = [1,2,3], 列表a有3个成员。 列表是可变的数据类型【可进行增删改查】,列表中可以包含任何数据类型,也可以包含另一个列表。如: L = [1,2,[3,4]],列表L有3个成员,最后
要创建新的 Python 脚本,请单击文件>新建>Python 模块。 Python 模块对话框随即显示。 在Python 模块对话框中,浏览到工程的脚本文件夹。 输入myHelpers作为新 Python 模块的名称。 单击完成。 选择模块:主模板。 单击确定。 新的Python 模块myHelpers将在CityEngine的 Python 编辑器中打开。
import plotly.graph_objects as goimport numpy as npimport pandas as pd# 读取数据temp = pd.read_csv('2016-weather-data-seattle.csv')# 数据处理, 时间格式转换temp['year'] = pd.to_datetime(temp['Date']).dt.year# 选择几年的数据展示即可year_list = [1950, 1960, 1970, 1980, 1990, 2000...