python怎么提取一点的张量值

A. 如何用python提取图片中数值

这个还是比较难的
问题关键不在数值
而是你怎么识别出线条和原点

B. Python爬虫常用的几种数据提取方式

数据解析方式
- 正则
- xpath
- bs4
数据解析的原理：
标签的定位
提取标签中存储的文本数据或者标签属性中存储的数据

C. 用Python如何提取文本文件的特定数据

用csv模块能解决你的问题，或者尝试下面的代码：

withopen(filepath,"r")asfr:
forlineinfr:
line=line.spilt()
printline[3:6]

D. python 3 如何提取list中值

$ pythonPython 2.7.3 (default, Mar 14 2014, 11:57:14) [GCC 4.7.2] on linux2Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.>>> lst=[... '11', '1', '100', '10\n',... '11', '2', '200', '20\n',... '11', '3', '300', '30\n',... '11', '4', '400', '40\n']>>> # 第一步：将数据组织成方便使用的结构>>> data = [... map(int, lst[i*4:(i+1)*4])... for i in xrange(len(lst)/4)... ]>>> data[[11, 1, 100, 10], [11, 2, 200, 20], [11, 3, 300, 30], [11, 4, 400, 40]]>>> # 第二步就直接简单地计算好了>>> 1. * sum([x[2] for x in data]) / len(data)250.0>>> 1. * sum([x[3] for x in data]) / len(data)25.0>>>

或者在要处理很多月份，并有按月计算的需求时：按月-数据的字典结构组织数据并设一个计算平均值的函数就更简单了


>>> lst=[... '11', '1', '100', '10\n',... '11', '2', '200', '20\n',... '11', '3', '300', '30\n',... '11', '4', '400', '40\n',... '12', '1', '120', '12\n',... '12', '2', '230', '23\n',... '12', '3', '340', '34\n',... '12', '4', '450', '45\n',... ]>>> >>> data = {}>>> for x in [... map(int, lst[i*4:(i+1)*4])... for i in xrange(len(lst)/4)... ]:... data.setdefault(x[0], []).append(x[1:])... >>> def avg(serial):... return 1. * sum(serial) / len(serial)... >>> avg([x[1] for x in data[12]]) # 计算12月的第二个数据的平均值285.0>>>

E. python怎么提取数组中的数

潘森提取速度入账数据，可以将数组读取出来，然后一个一个的进行提取，按照数组的几维来进行读取

F. python怎么读取csv里的坐标数据并提取该坐标的值

csv其实就是纯文本文档，直接按txt进行读取即可，将读取的数据进行split后存储就可以。具体读取图片中的点，python有图片处理库，不过没用过。

G. 求大神指教python中如何提取一系列坐标的x值

首先，对于你最初的问题，如果rouDIct符合(1.0,3.0)->{1.0:3.0}这样的格式的话，max(iforiinrouDict)（甚至max(rouDict)）就可以了。

然后用字典存储坐标实在有点别扭，用列表更自然、类更抽象，不过我不擅长OOP……列表存储的话，积分函数可以改成这样（LoP(list of points)是存储点集的列表）。

defintegral(LoP):
prev,I=(None,None),0#initialize
for(x,y)inLoP:
ifprev:#
(x0,y0),prev=prev,(x,y)
I+=(y0+y)*(x-x0)/2
else:
prev=x,y
returnI

#waytoaccessmax_xofLoP:
max(xfor(x,y)inLoP)

H. 怎样把python数组转换为张量

import tensorflow as tf
# 创建一个常量op， 产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点
# 加到默认视图中
# 构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])

# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵
matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])

# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：
proct = tf.matmul(matrix1, matrix2)

I. 如何从python的list中提想要的值

$python
Python2.7.3(default,Mar142014,11:57:14)
[GCC4.7.2]onlinux2
Type"help","right","credits"or"license"formoreinformation.
>>>lst=[
...'11','1','100','10
',
...'11','2','200','20
',
...'11','3','300','30
',
...'11','4','400','40
']
>>>#第一步：将数据组织成方便使用的结构
>>>data=[
...map(int,lst[i*4:(i+1)*4])
...foriinxrange(len(lst)/4)
...]
>>>data
[[11,1,100,10],[11,2,200,20],[11,3,300,30],[11,4,400,40]]
>>>#第二步就直接简单地计算好了
>>>1.*sum([x[2]forxindata])/len(data)
250.0
>>>1.*sum([x[3]forxindata])/len(data)
25.0
>>>

或者在要处理很多月份，并有按月计算的需求时：按月-数据的字典结构组织数据
并设一个计算平均值的函数就更简单了

>>>lst=[
...'11','1','100','10
',
...'11','2','200','20
',
...'11','3','300','30
',
...'11','4','400','40
',
...'12','1','120','12
',
...'12','2','230','23
',
...'12','3','340','34
',
...'12','4','450','45
',
...]
>>>
>>>data={}
>>>forxin[
...map(int,lst[i*4:(i+1)*4])
...foriinxrange(len(lst)/4)
...]:
...data.setdefault(x[0],[]).append(x[1:])
...
>>>defavg(serial):
...return1.*sum(serial)/len(serial)
...
>>>avg([x[1]forxindata[12]])#计算12月的第二个数据的平均值
285.0
>>>

J. python怎么提取每一行中想要的数据

把所有字典放在一个列表l里，遍历列表：

fordinl:
print(d['职称'],d['附属医院'])