[转载]python读写数组类型的文本文件怎么做
已有 4095 次阅读
|个人分类:|系统分类:|关键词:class 文本文件 python grande normal|文章来源:转载
python没有数据类型定义的，可是面对数组类型的数据需要从文本输入或输出到文本要怎么做啊？初学python，哪位大侠给出个代码帮帮小弟啊。谢谢！学生成绩文本例子：abc.txt张三 60 70 80 90李四 10 20 30 40王五 80 50 70 100＃注明：文本格式是：姓名＋四个空格键＋语文成绩＋四个空格键＋数学成绩＋四个空格键＋英语成绩＋四个空格键＋物理成绩，一个学生一行要定义个类来描述吗？用c语言的结构可以描述，python怎么做？需要让这些姓名和单科成绩都可以分别引用的。大侠方便的话给个代码，有些晕。谢谢。对python的文件操作不大懂，就知道个readline函数
在Python中用list实现一个二维数组，以便用来引用姓名和单科成绩。如以下代码所示：#!/usr/local/bin/pythonimport sysfile=open(sys.argv[1],'r')row=[]for str in file.readlines():
&& column=[]&& line=str.split()&& for field in line: column.append(field)&& row.append(column)
print '输出：'for people in row:
print '%s 的数学成绩为: %s' %(people[0],people[2])
用row[i][j]来引用单个元素。由于没有设置数组的边界，所以上述代码也可读别的格式的类似文件，如用tab和任意个空格分隔数据，也可再增加几列，如&张三 60 70 80 90 76 88 95李四 10 20 30 40 63 72 93王五 80 50 70 100 83 77 100......
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自穆跃文科学网博客。链接地址：
上一篇：下一篇：
当前推荐数：0
评论 ( 个评论)
扫一扫，分享此博文
作者的其他最新博文
热门博文导读
Powered by
Copyright &您所在的位置： &
Python 列表 list 数组 array 常用操作集锦（1）
Python 列表 list 数组 array 常用操作集锦（1）
机械工业出版社
《伟哥的python私房菜》在Python具有易读、易学、易维护、可移植性、跨平台等特点而深受欢迎，并在最近几年迅速崛起。Python的笔者有意的设计限制性很强的语法，使得不好的编程习惯都不能通过编译，python属于所想即所得的语言，实现功能简单浅显易懂，本书主要是笔者在实践中所遇到的经常使用的技巧性文章，希望对读者有所帮助。本节为大家介绍Python 列表 list 数组 array 常用操作集锦。
Python 列表 list 数组 array 常用操作集锦（1）
Python中的列表(list)类似于C#中的可变数组（ArrayList），用于顺序存储结构。
sample_list = ['a',1,('a','b')]
Python 列表操作
sample_list = ['a','b',0,1,3]
得到列表中的某一个值
value_start = sample_list[0]
end_value = sample_list[-1]
删除列表的第一个值
del sample_list[0]
在列表中插入一个值
sample_list[0:0] = ['sample value']
得到列表的长度
list_length = len(sample_list)
for element in sample_list:
print(element)
Python 列表高级操作/技巧
产生一个数值递增列表
num_inc_list = range(30)
#will return a list [0,1,2,...,29]
用某个固定值初始化列表
initial_value = 0
list_length = 5
sample_list = [ initial_value for i in range(10)]
sample_list = [initial_value]*list_length
# sample_list ==[0,0,0,0,0]
附：python内置类型
1、list：列表（即动态数组，C++标准库的vector，但可含不同类型的元素于一个list中）
a = [&I&,&you&,&he&,&she&] ＃元素可为任何类型。
下标：按下标读写，就当作数组处理
以0开始，有负下标的使用
0第一个元素，-1最后一个元素，
-len第一个元 素，len-1最后一个元素
取list的元素数量
len(list) #list的长度。实际该方法是调用了此对象的__len__(self)方法。
创建连续的list
L = range(1,5) #即 L=[1,2,3,4],不含最后一个元素
L = range(1, 10, 2) #即 L=[1, 3, 5, 7, 9]
list的方法
L.append(var) #追加元素
L.insert(index,var)
L.pop(var) #返回最后一个元素，并从list中将其删除
L.remove(var) #删除第一次出现的该元素
L.count(var) #该元素在列表中出现的个数
L.index(var) #该元素的位置,无则抛异常
L.extend(list) #追加list，即合并list到L上
L.sort() #排序
L.reverse() #倒序
list 操作符&:&、&+&、&*&，关键字del
a[1:] #片段操作符，用于子list的提取
[1,2]+[3,4] #为[1,2,3,4]。同extend()
[2]*4 #为[2,2,2,2]
del L[1] #删除指定下标的元素
del L[1:3] #删除指定下标范围的元素
&【责任编辑： TEL：（010）】&&&&&&
关于&&的更多文章
一周一周的过的很快，2013年已经进入了倒计时。开发频道每周重点
本书描述了黑客用默默无闻的行动为数字世界照亮了一条道路的故事。
讲师： 3人学习过讲师： 20人学习过讲师： 9人学习过
这是一个程序员从失业到自行创业的奋斗历程，虽然迨
《Creo Parametric 2.0完全自学手册(含CD光盘1张)》是
《微管理――给你一个技术团队，你该怎么管》讲解了不
本书是程序员面试宝典系列中的一册，也是上一本《程序员面试宝典》的姊妹书。本书对程序设计面试中Java常见的题型和常用解答技巧
51CTO旗下网站(砍柴的夏天)
(资源共享吧)
(风吹草动)
第三方登录：python图像数组操作与灰度变换
Python图像数组操作与灰度变换
使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理
numpy简介：
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来
图像数组操作与灰度变换
使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理
numpy简介：
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。
在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。通过对图像的数组进行直接操作，就可以完成很多图像处理。
numpy的相关知识网上有很多资料，作为python科学计算的基础，还是非常值得认真学习的。
使用图像数组进行基本图像操作：
认识图像数组：
通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg"))
#输出数组的各维度长度以及类型
print im.shape,im.dtype
#输出位于坐标100,100，颜色通道为r的像素值
print im[100,100,0]
#输出坐标100,100的rgb值
print im[100,100]及类型
print im.shape,im.dtype
运行结果：
(600, 500, 3) uint8
[ 64 117 195]
我们看到的是一个三维数组，分别代表横坐标，纵坐标和颜色通道。
我们可以通过数组把红蓝通道交换
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg"))
r = im[:,:,0]
#交换红蓝通道并显示
im[:,:,0] = im[:,:,2]
im[:,:,2] = r
imshow(im)
这里用到了numpy数组的切片方式，关于numpy的资料网上有很多，就不过多叙述了。
运行结果：
在转为数组的过程中我们可以设定数据类型，同时灰度图的图像数组也是有意义的：vcD4NCjxwcmUgY2xhc3M9"brush:">
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片,灰度化，并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg").convert('L'),'f')
#输出数组的各维度长度以及类型
print im.shape,im.dtype
#输出坐标100,100的值
print im[100,100]
运行结果：
(600, 500) float32
额外的参数&f&将数组的数据类型转为浮点数
由于灰度图没有颜色信息，所以形状元组只有两个数值
*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray()完成，如im = Image.fromarray(im)
图像数组的简单应用——灰度变换：
灰度图像：
灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。
可以通过下面几种方法，将图像转换为灰度：
1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*76+G*151+B*28)&&8;
4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;
5.仅取绿色：Gray=G；
通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB(R,G,B)就是灰度图了。
之前已经使用过很多次了，使用python可以通过使用convert(&L&)来获得灰度图
灰度变换：
将图像读入 NumPy 数组对象后,我们可以对它们执行任意数学操作。一个简单的例子就是图像的灰度变换。即任意函数 f ,它将 0…255 区间(或者 0…1 区间)映射到自身。
下面程序中有一些简单的灰度变换：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
from pylab import *
#读取图片,灰度化，并转为数组
im = array(Image.open("./source/test.jpg").convert('L'))
im2 = 255 - im
# 对图像进行反相处理
im3 = (100.0/255) * im + 100
# 将图像像素值变换到 100...200 区间
im4 = 255.0 * (im/255.0)**2
# 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)
#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图
subplot(221)
title('f(x) = x')
imshow(im)
#2x2显示结果 使用第二个显示反相图
subplot(222)
title('f(x) = 255 - x')
imshow(im2)
#2x2显示结果 使用第三个显示100-200图
subplot(223)
title('f(x) = (100/255)*x + 100')
imshow(im3)
#2x2显示结果 使用第四个显示二次函数变换图
subplot(224)
title('f(x) =255 *(x/255)^2')
imshow(im4)
#输出图中的最大和最小像素值
print int(im.min()),int(im.max())
print int(im2.min()),int(im2.max())
print int(im3.min()),int(im3.max())
print int(im4.min()),int(im4.max())
运行结果：
可以比较明显的看到灰度变换的结果，，第二张图被反相显示，第三张图像的暗部变亮，亮部变暗，其值被限制在100到200之间，其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗。
本篇博客介绍了python使用图像数组去进行图像操作的过程，包括几个简单的实例，通过数组我们可以对图像进行任意数学操作，是图像变形、图像分类、图像聚类等的基础，希望我的博客对大家有所帮助～问题对人有帮助，内容完整，我也想知道答案
问题没有实际价值，缺少关键内容，没有改进余地
RT, 现有数据[,...]如何用python判断对象是这种类型?
用isinstance(obj,list)不管用
答案对人有帮助，有参考价值
答案没帮助，是错误的答案，答非所问
>>> isinstance(a,list)
答案对人有帮助，有参考价值
答案没帮助，是错误的答案，答非所问
lz可以看看文章
同步到新浪微博
分享到微博？
Hi，欢迎来到 SegmentFault 技术社区！⊙▽⊙ 在这里，你可以提出编程相关的疑惑，关注感兴趣的问题，对认可的回答投赞同票；大家会帮你解决编程的问题，和你探讨技术更新，为你的回答投上赞同票。
明天提醒我
关闭理由：
删除理由：
忽略理由：
推广（招聘、广告、SEO 等）方面的内容
与已有问题重复（请编辑该提问指向已有相同问题）
答非所问，不符合答题要求
宜作评论而非答案
带有人身攻击、辱骂、仇恨等违反条款的内容
无法获得确切结果的问题
非开发直接相关的问题
非技术提问的讨论型问题
其他原因（请补充说明）
我要该，理由是：
扫扫下载 App