矩阵 && 字符串转换问题

一、创建一个矩阵

借助np.array 函数创建一个新的矩阵

import numpy as np

Da = [[1,2],[2,3],[2,6]]

print(type(Da))

D = np.array(Da)

print(type(D))

print(D)

[[1 2]

[2 3]

[2 6]]

二、将矩阵转化为字符串

（1）如果按照字典等常规转思路

利用str、及np.array将来回转化矩阵与字符串

虽然也可以转换，会丧失矩阵的维度等信息

实例

创建一个矩阵，维度为（3，2）

#创建一个矩阵，维度为（3，2）

D = np.array([[1,2],[2,3],[2,6]])

print(D)

print(type(D))

print(D.shape)

[[1 2]

[2 3]

[2 6]]

(3, 2)

利用str将其转换为字符串,再将其转化为矩阵

#利用str将其转换为字符串

DD = str(D)

print(type(DD))

#将其转化为矩阵

D = np.array(DD)

print(D)

print(type(D))

print(D.shape) #维度

print(D.size) #纵行

print(D.ndim) #维度

[[1 2]

[2 3]

[2 6]]

()

1

0

从中可以看见原本维度信息为（3，2）的矩阵在经过转换后，维度信息不再存在。

同时利用reshape函数也不可以恢复原有行列信息

（2）tostring && fromstring 方法

tostring ：将矩阵转化为字符串

fromstring：将字符串再转化为矩阵，可以规定转化类型

实例

a = np.random.rand(3,4)

b = a.tostring() #转换为字符串

c = np.fromstring(b,dtype=float) #转换为矩阵

#c = np.frombuffer(b,dtype=int)

#输出

print('输出A：')

print(type(a))

print(a.shape)

print(a)

print('输出B：')

print(type(b))

print(b)

print('输出C：')

print(type(c))

print(c.shape)

print(c)

输出A：

D:/python/python_project/tttt2.py:25: DeprecationWarning: The binary mode of fromstring is deprecated, as it behaves surprisingly on unicode inputs. Use frombuffer instead

(3, 4)

c = np.fromstring(b,dtype=float)

[[0.25979539 0.49373422 0.76436538 0.48422897]

[0.68051862 0.54238082 0.19447206 0.6598662 ]

[0.21762024 0.35952261 0.36893753 0.67214753]]

输出B：

b'\xda\xa0k\xd6|\xa0\xd0?\xee\x88?nW\x99\xdf?H\xf1\x16c\xaeu\xe8?(^\xfd\x80\x9b\xfd\xde?\xf0\xf9L\xfd\xce\xc6\xe5?\x05!\xc7\x07/[\xe1?\xf4\xc3\x90\xdeu\xe4\xc8?\x83 H\xb7\x9f\x1d\xe5?\xbc,\xb0\xec\xfa\xda\xcb?\xd8Z#\x1ak\x02\xd7?F/-+\xac\x9c\xd7?r\x9f[\x8b;\x82\xe5?'

输出C：

(12,)

[0.25979539 0.49373422 0.76436538 0.48422897 0.68051862 0.54238082

0.19447206 0.6598662 0.21762024 0.35952261 0.36893753 0.67214753]

可以看出来同样，把矩阵原来的（3，4）重新（12，）12行，损失了维度信息

但是利用reshape（行，列）重新恢复维度信息

d = c.reshape(3,4)

print(type(d))

print(d.shape)

print(d)

(3, 4)

[[0.3740874 0.73670932 0.09303188 0.90885946]

[0.58919281 0.99866281 0.25989112 0.13196649]

[0.29419546 0.20757116 0.77350951 0.65042576]]

所以合并完善一下函数 fromstring 函数

c = np.fromstring(b,dtype=float).reshape(3,4)

（3）sub的方法

sub的语法：

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：模式字符串，待匹配

repl：被替换的字符串

string ：待处理的string字符串

count：假如对于匹配到的内容，只处理其中一部分

import numpy as np

import re

a = np.random.rand(3,4)

y = str(a)

y = re.sub('\\[', '', y)

y = re.sub('\\]', '', y)

m = np.array(y.split()).reshape(3, 4)

print('输出y：')

print(type(y))

print(y)

print('输出m：')

print(type(m))

print(m.shape)

print(m)

输出y：

0.21022466 0.75059866 0.47868066 0.92805292

0.55057062 0.49618457 0.12894694 0.66451019

0.41080918 0.64166386 0.28036787 0.96659884

输出m：

(3, 4)

[['0.21022466' '0.75059866' '0.47868066' '0.92805292']

['0.55057062' '0.49618457' '0.12894694' '0.66451019']

['0.41080918' '0.64166386' '0.28036787' '0.96659884']]

原文链接:https://blog.csdn.net/amamalll