摘要
本文总结常常用到的一些数据处理方法，主要是numpy和python 数组、列表、字典的操作。
一、保存N维数组(ndarray)到本地文件
本节参考原文在此，本节复述目的是防止丢失，时常复习。
1、需求
实际程序中，往往需要将运算结果（ndarray类型）保存到本地，以便进行后续的数据分析。利用numpy.savetxt可以保存1维或2维数据到txt文件中，但无法保存3维以上的数据。比如对一个图像库提取的图像特征。
此时可以用numpy.savez方法来保存3维以上的数据。
2、接口
保存数据用numpy.savez
- 用*args方式，比如
np.savez('data',d1,d2,d3),它将会以以arr_0,arr_1,arr_2来表示d1,d2,d3的名字，用于访问数据时用。 - 用**kwds方式，比如
np.savez('data',d1=d1,d2=d2,d3=d3)，即指定了数组名，用于访问数据时用。
- 保存后的本地文件为npz格式。
需要载入数据时用np.load(file)方法 - 载入后的对象为
NpzFile对象，类似一个字典。可以通过NpzFile.files来查看该文件中，有哪些数据。进而再通过类似字典索引的方式来访问数据，详情见实例。
Signature: np.savez(file, *args, **kwds)
Docstring:
Save several arrays into a single file in uncompressed ``.npz`` format.
If arguments are passed in with no keywords, the corresponding variable
names, in the ``.npz`` file, are 'arr_0', 'arr_1', etc. If keyword
arguments are given, the corresponding variable names, in the ``.npz``
file will match the keyword names.
Parameters
----------
file : str or file
Either the file name (string) or an open file (file-like object)
where the data will be saved. If file is a string or a Path, the
``.npz`` extension will be appended to the file name if it is not
already there.
args : Arguments, optional
Arrays to save to the file. Since it is not possible for Python to
know the names of the arrays outside `savez`, the arrays will be saved
with names "arr_0", "arr_1", and so on. These arguments can be any
expression.
kwds : Keyword arguments, optional
Arrays to save to the file. Arrays will be saved in the file with the
keyword names.
实例1：用*args方式保存数据
In [48]: d1 = np.random.randint(0,100,(2,2,2))
In [49]: d1
Out[49]:
array([[[12, 72],
[60, 41]],
[[ 2, 6],
[62, 53]]])
In [50]: d2, d3 = d1*10, d1*100
In [51]: np.savez('data',d1,d2,d3)
In [52]: data = np.load('data.npz')
In [53]: data.files
Out[53]: ['arr_0', 'arr_1', 'arr_2']
In [54]: data['arr_0']
Out[54]:
array([[[12, 72],
[60, 41]],
[[ 2, 6],
[62, 53]]])
In [55]: data['arr_1']
Out[55]:
array([[[120, 720],
[600, 410]],
[[ 20, 60],
[620, 530]]])
In [56]: data['arr_2']
Out[56]:
array([[[1200, 7200],
[6000, 4100]],
[[ 200, 600],
[6200, 5300]]])
实例2：用**kwds方式保存数据
In [57]: np.savez('data2',d1=d1,d2=d2,d3=d3)
In [58]: data2 = np.load('data2.npz')
In [59]: data2.files
Out[59]: ['d1', 'd2', 'd3']
In [62]: data2['d1']
Out[62]:
array([[[12, 72],
[60, 41]],
[[ 2, 6],
[62, 53]]])
In [63]: data2['d2']
Out[63]:
array([[[120, 720],
[600, 410]],
[[ 20, 60],
[620, 530]]])
In [64]: data2['d3']
Out[64]:
array([[[1200, 7200],
[6000, 4100]],
[[ 200, 600],
[6200, 5300]]])
二、判断变量类型
参考文章：python中判断变量的类型
1、需求
有时候需要对数组进行增减元素之类的操作，但是数组不支持这些操作，于是我们需要转换为列表或者ndarray进行操作，如果我们转换成列表list，之后进行numpy计算的时候，就要转换成ndarray类型，才能计算，因此需要有个判断数据类型的过程。
2、接口
python的数据类型有：数字(int)、浮点(float)、字符串(str)，列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)、集合(set)
一般通过以下方法进行判断：
1、isinstance(参数1,参数2)
描述：该函数用来判断一个变量（参数1）是否是已知的变量类型(参数2) 类似于type()
参数1：变量
参数2：可以是直接或间接类名、基本类型或者由它们组成的元组。
返回值: 如果对象的类型与参数二的类型（classinfo）相同则返回 True，否则返回 False
用法
def typeof(variate):
type=None
if isinstance(variate,int):
type = "int"
elif isinstance(variate,str):
type = "str"
elif isinstance(variate,float):
type = "float"
elif isinstance(variate,list):
type = "list"
elif isinstance(variate,tuple):
type = "tuple"
elif isinstance(variate,dict):
type = "dict"
elif isinstance(variate,set):
type = "set"
return type
def getType(variate):
arr = {"int":"整数","float":"浮点","str":"字符串","list":"列表","tuple":"元组","dict":"字典","set":"集合"}
vartype = typeof(variate)
if not (vartype in arr):
return "未知类型"
return arr[vartype]
money=120
print("{0}是{1}".format(money,getType(money)))
money="120"
print("{0}是{1}".format(money,getType(money)))
money=12.3
print("{0}是{1}".format(money,getType(money)))
students=['studentA']
print("{0}是{1}".format(students,getType(students)))
students=('studentA','studentB')
print("{0}是{1}".format(students,getType(students)))
dictory={"key1":"value1","key2":"value2"}
print("{0}是{1}".format(dictory,getType(dictory)))
apple={"apple1","apple2"}46 print("{0}是{1}".format(apple,getType(apple)))
三、字符串打印拼接
参考文章：python之print字符串拼接输出方式
1、定义变量
name = "蓝天"
robot_name = "小麦"
2、输出
方法一：
print('你好，'+name+'，我是'+robot_name)
方法二：
用{}表示变量，然后通过format函数传入要填入的变量
print('你好，{}，我是{}'.format(name,robot_name))
方法三：
在字符串前加上f，然后在字符串中只用{name}自动拼接内容
print(f'你好，{name}，我是{robot_name}')
方法四：
print接受多个参数，自动打印出来，并且默认用空格隔开
print('你好，',name,'，我是',robot_name)
四、Python enumerate() 函数
参考文章：Python enumerate() 函数
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
Python 2.3. 以上版本可用，2.6 添加 start 参数。
1、语法
enumerate(sequence, [start=0])
2、参数
sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。
3、返回值
返回 enumerate(枚举) 对象。
4、实例
>>>seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
>>> list(enumerate(seasons))
[(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
>>> list(enumerate(seasons, start=1))
[(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
普通for循环
>>>i = 0
>>> seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for element in seq:
... print i, seq[i]
... i +=1
...
0 one
1 two
2 three
for 循环使用 enumerate
>>>seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for i, element in enumerate(seq):
... print i, element
...
0 one
1 two
2 three
五、python中list与数组转换
参考文章：python中 list 与数组的互相转换
1、list转array
np.array(a)
2、array 转list
a.tolist()
六、python创建元素为0的多维数组
参考文章：python创建全为0的二维列表遇到的坑
1、正确做法
dp = [[0] * (3) for _ in range(3)]
print(dp)
dp[0][0]=4
print(dp)
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
[[4, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
2、错误做法
dp = [[0,0,0]]*3
print(dp)
dp[0][0]=4
print(dp)
[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
[[4, 0, 0], [4, 0, 0], [4, 0, 0]]
matrix = [[array]] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。
七、python删除列表元素
参考文章：Python删除列表元素的3种方法
1、方法一：del语句
使用del语句可以删除任何位置处的列表元素，条件是知道索引
如要删除列表中等的 ‘a’ 元素。
lis = [1, 2, 3, 'a', 'b']
print(lis)
del lis[3]
print(lis)
[1, 2, 3, ‘a’, ‘b’]
[1, 2, 3, ‘b’]
2、方法二：pop()方法
pop() 方法用于移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值。
lis = [1, 2, 3, 'a', 'b']
print(lis)
a = lis.pop()
print(a)
print(lis)
[1, 2, 3, ‘a’, ‘b’]
b
[1, 2, 3, ‘a’]
实际上，pop()方法可以用来删除列表中任何位置的元素，只需要在括号中指定要删除元素的索引即可。
lis = [1, 2, 3, 'a', 'b']
print(lis)
a = lis.pop(1)
print(a)
print(lis)
[1, 2, 3, ‘a’, ‘b’]
2
[1, 3, ‘a’, ‘b’]
可以看出用pop()方法把索引值为1的元素从列表中删除
同del一样，被弹出的元素就不在列表中了。
3、方法三：根据值删除元素
有时候不知道元素在列表中的位置，但知道元素的值，就可以用remove()方法删除元素
例如我们要把列表中的元素 3 删除
lis = [1, 2, 3, 'a', 'b']
print(lis)
lis.remove(3)
print(lis)
[1, 2, 3, ‘a’, ‘b’]
[1, 2, ‘a’, ‘b’]
注意：
remove()方法只删除第一个指定的值
如我们列表中有两个元素的值为 3
lis = [1, 2, 3, 'a', 'b', 3]
print(lis)
lis.remove(3)
print(lis)
[1, 2, 3, ‘a’, ‘b’, 3]
[1, 2, ‘a’, ‘b’, 3]
可以看出只删除了第一次出现的3
我们可以用循环来删除所有的3
lis = [1, 2, 3, 'a', 'b', 3]
print(lis)
while 3 in lis:
lis.remove(3)
print(lis)
[1, 2, 3, ‘a’, ‘b’, 3]
[1, 2, ‘a’, ‘b’]
八、打印时间戳
import time
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
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