この記事では、主に Python のリストとリストと配列の間の相互変換方法を紹介します。Python でのリストの機能と使用法、およびリストと配列の間の相互変換テクニックを簡単に分析します。記事
Pythonでのリストとリストと配列の相互変換の実装方法について説明します。参考までに皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです。
Python のリストは順序付けされたコレクションであり、要素はいつでも追加または削除できます
# -*- coding: utf-8 -*- frameID = 1 frameID_list = [] frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) frameID = 2 frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) name = 'SRX' frameID_list.append(name) print (frameID_list) print (len(frameID_list)) #打印长度 print (frameID_list[2]) #使用[]进行索引 print (frameID_list[-1]) frameID_list.insert(1, 'WJC') #在指定位置插入元素 print (frameID_list) frameID_list.pop() #将最后一位的元素删除 print (frameID_list) frameID_list.pop(0) #删除指定位置的元素 print (frameID_list)
リスト間の相互変換について話しましょう。そしてnumpyの配列。
まず、変換前にリスト内の要素の属性が一致している必要があります。frame_ID_listに含まれる要素は、str型で記録されたフレーム番号です。まず、np.arrayを使用して配列に変換します。配列の各要素に対して算術演算が行われるため、2行目でint型に変換され、最後にnp配列に変換されます。リスト。操作全体は、リスト (str 型の要素を含む) の各要素に対して数学的演算を実行し、それをリストに変換するプロセスです。
frame_ID_list_np = np.array(frame_ID_list, dtype = int) frame_ID_list_np = np.array(frame_ID_list_np / 1000 * fps, dtype = int) frame_ID_list = frame_ID_list_np.tolist()
また、もう一つ注意が必要なのは、型変換後に2つの変数が等しいかどうかを判定する場合です。例えば:
frame_ID = '1000' ID_count = 1000 frame_ID = '1000' ID_count = 1000 if frame_ID == ID_count: ...
このとき、ifは成立しません。なので、直接記述してください。エラーが出るとわかりやすいですが、frame_ID と ID_count を他の変数から取得する場合、この 2 つの型はあまり明確ではないため、プログラミングする際にはこれらの細かい点に注意する必要があります
;ファイルを保存する場合も同様です。
str_name_FID = str(frame_ID_list_np_save[count_save_frame_np]) cv2.imwrite('image/' + video_name_save + '_' + str_name_FID + '.jpg',frame) #save the image count_save_frame_np = count_save_frame_np + 1
画像を保存する場合、この変数をプログラム内で直接使用する場合は、画像の名前を str 型で連結する必要があります。画像名を指定した場合、ファイルは保存されないので、最初の行を str 型に変換してから使用する必要があります。
以上がPythonのリストとリストと配列の相互変換の実装方法の紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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