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我想用Python读取文本文件.我的清单必须是这样的:

mylist = [(-34.968398, -6.487265), (-34.969448, -6.488250),
          (-34.967364, -6.492370), (-34.965735, -6.582322)]

我的文本文件是:

-34.968398,-6.487265
-34.969448,-6.488250
-34.967364,-6.492370
-34.965735,-6.582322

我的Python代码:

f = open('t3.txt', 'r')
l = f.readlines()
print l

我的结果:

['-34.968398 -6.487265\n', '-34.969448 -6.488250\n', 
 '-34.967364 -6.492370\n', '-34.965735 -6.582322\n']

我正在尝试从下面的 Fortran 代码读取二进制文件输出，但结果与输出文件不同。

Fortran 77 代码：

    program test
    implicit none
    integer i,j,k,l
    real*4       pcp(2,3,4)
    open(10, file='pcp.bin', form='unformatted')
    l = 0
    do i=1,2
      do j=1,2
        do k=1,2
          print*,k+l*2
          pcp(i,j,k)=k+l*2
          l = l + 1
        enddo
      enddo
    enddo
    do k=1,4
       write(10)pcp(:,:,k)
    enddo
    close(10)
    stop
    end

我正在尝试使用下面的 Python 代码：

from scipy.io import FortranFile
f = FortranFile('pcp.bin', 'r')
a = f.read_reals(dtype=float)
print(a)

我试着运行这个脚本:

hostname = '192.168.3.4'
port = 22
username = 'username'
password = 'mypassword'
y = "2012"
m = "02"
d = "27"

if __name__ == "__main__":
   s = paramiko.SSHClient()
   s.load_system_host_keys()
   s.connect(hostname, port, username, password)
   command = 'ls /home/user/images/cappi/03000/y/m/d'
   s.close

现在的问题是:我怎样才能把这些变量y,m,d到变量command？

有一个numpy方法在区间中每三个元素做一个总和？例如:

import numpy as np
mydata = np.array([4, 2, 3, 8, -6, 10])

我想得到这个结果:

np.array([9, 13, 5, 12])

我想将2维掩模(NxM数组)应用于3维数组(KxNxM数组).我怎样才能做到这一点？

2d = lat x lon

3d =时间x lat x lon

import numpy as np

a = np.array(
    [[[ 0,  1,  2],
      [ 3,  4,  5],
      [ 6,  7,  8]],

     [[ 9, 10, 11],
      [12, 13, 14],
      [15, 16, 17]],

     [[18, 19, 20],
      [21, 22, 23],
      [24, 25, 26]]])

b = np.array(
    [[ 0, 1, 0],
     [ 1, 0, 1],
     [ 0, 1, 1]])

c = np.ma.array(a, mask=b)  # this behavior is wanted 

我想以Pythonic的方式编写下面的代码,在两个轴上应用均值.最好的方法是什么？

    import numpy as np

    m = np.random.rand(30, 10, 10)  

    m_mean = np.zeros((30, 1))

        for j in range(30):

            m_mean[j, 0] = m[j, :, :].mean()

我想从 numpy 数组的特定轴中的当前元素中减去下一个元素。但是，我知道如何使用大量循环来做到这一点。我的问题是：如何以最有效的方式做到这一点？也许使用numpy？

我的 Python 代码如下：

import numpy as np

np.random.seed(0)

myarr = np.random.rand(20, 7, 11, 151, 161)

newarr = np.full((20, 6, 11, 151, 161), np.nan)

for iyr in range(20):
    for iwk in range(6):
        for imb in range(11):
            for ilat in range(151):
                for ilon in range(161):
                     newarr[iyr, iwk, imb, ilat, ilon] = myarr[iyr, iwk + 1, imb, ilat, ilon] - myarr[iyr, iwk, imb, ilat, ilon]