Python 如何转换字符串，例如；张量（[13,16.]）”；到张量

我从txt文件中读取一个数据，该文件包含如下位置信息： "... 位置：张量（[13,16.]）） 位置：张量（[11,1.]）） ... " 我的问题是如何将它转换成实张量来绘制图。 我阅读的数据如下：

对于文件中的行：
M_l=重新搜索（r“位置：（.*）”，第行）
位置=M_l.组（1）
plt.绘图（位置“r+”）

请尝试以下代码片段。您必须提取与张量对应的实际列表（位于括号之间），这些张量采用

string

格式。因此，使用

ast

将此字符串列表转换为python列表。然后使用

tf.convert_to_tensor

转换为张量（仅在必要时？）。如果确实要转换为张量，则必须在会话中运行张量并获取值和绘图。如果不需要生成张量，只需绘制列表，无需使用tensorflow会话

将tensorflow导入为tf
进口稀土
导入ast
文件=打开（“test.txt”、“r”）
对于文件中的行：
M_l=重新搜索（r“位置：（.*）”，第行）
位置=M_l.组（1）
location=ast.literal\u eval（重新搜索（'\（[^）]+），location.group（1））
l=tf.convert_to_tensor（位置，dtype=tf.float32）
使用tf.Session（）作为sess：
plt.plot（sess.run（l），‘r+’）

请尝试以下代码片段。您必须提取与张量对应的实际列表（位于括号之间），这些张量采用

string

格式。因此，使用

ast

将此字符串列表转换为python列表。然后使用

tf.convert_to_tensor

转换为张量（仅在必要时？）。如果确实要转换为张量，则必须在会话中运行张量并获取值和绘图。如果不需要生成张量，只需绘制列表，无需使用tensorflow会话

将tensorflow导入为tf
进口稀土
导入ast
文件=打开（“test.txt”、“r”）
对于文件中的行：
M_l=重新搜索（r“位置：（.*）”，第行）
位置=M_l.组（1）
location=ast.literal\u eval（重新搜索（'\（[^）]+），location.group（1））
l=tf.convert_to_tensor（位置，dtype=tf.float32）
使用tf.Session（）作为sess：
plt.plot（sess.run（l），‘r+’）