我想使用 numpy.savetxt
创建一个.csv
文件。文件的每个row
都指示某个事件。每一行都有多个columns
指示事件的不同元素。存储在每个column
中的信息是不同的。某些columns
将包含单个float
值,而其他应包含两个相互连接的floats
。如果我在加载.csv
时调用该列,我应该获得两个float
值。
我有以下代码:
import numpy
rows = 5
columns = 2
save_values = numpy.zeros((rows, columns))
for idx in xrange(rows):
column_0 = float(idx)
column_1 = [idx + 5., idx + 15.]
save_values[idx, :] = column_0, column_1
numpy.savetxt("outfile.csv", save_values, delimiter = ",")
但是,这会导致以下错误消息:
save_values[idx, :] = column_0, column_1
ValueError: setting an array element with a sequence.
这是可以理解的。然而,尽管知道为什么会出错,但我很难实现我的目标。
我怎样才能实现我的目标?
你甚至没有达到savetxt
一步。
save_values[idx, :] = column_0, column_1
目标是 2 个值(2 列(。 源是idx
和列表。
这就是为什么它给你"使用序列设置"错误的原因。 它不能将列表放在save_values[idx,1]
.
您可以定义一个具有 2 个字段的 save_values
数组,其中一个字段具有 2 个元素。 但是你会如何保存它呢?
文本文件应该如何显示 - 3 列由 ,
分隔? 或第二列内部有特殊结构的两列,例如
1.2, 3.5, 4.2 # or
1.2, [2.5, 4.2]
这反过来又提出了可以加载什么的问题。 genfromtxt
可以处理 3 列;它不能轻易地处理嵌套列。 作为默认值,genfromtxt
会将 3 列大小写读取为 3 列,但可以将其dtype
2 个字段
无论如何,为了保存,我认为生成 3 列是最简单的。 可以使用列或字段进行重新加载。
我可以使用以下命令生成一个复合 dtype 数组:
In [329]: dt = np.dtype('i,(2,)f')
In [330]: dt
Out[330]: dtype([('f0', '<i4'), ('f1', '<f4', (2,))])
In [331]: save_values = np.zeros((5,),dtype=dt)
In [332]: for i in range(5):
...: save_values[i]=(i,(i+5., i+15.))
...:
In [333]: save_values
Out[333]:
array([(0, [5.0, 15.0]), (1, [6.0, 16.0]), (2, [7.0, 17.0]),
(3, [8.0, 18.0]), (4, [9.0, 19.0])],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4', (2,))])
但是如果我尝试保存它,则会出现错误
In [334]: np.savetxt('test.txt',save_values,delimiter=',')
...
TypeError: Mismatch between array dtype ('[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4', (2,))]') and format specifier ('%.18e,%.18e')
我可以通过拼写出写入格式来保存它,fmt%tuple(save_values[0])
,但这会使[]
输入到输出中:
In [335]: np.savetxt('test.txt',save_values,fmt='%10d, %s')
In [336]: cat test.txt
0, [ 5. 15.]
1, [ 6. 16.]
2, [ 7. 17.]
3, [ 8. 18.]
4, [ 9. 19.]
我可以用视图扁平化数组 dtype(这里我保留第一个字段整数只是为了让事情变得有趣(:
In [337]: dt1=np.dtype('i,f,f')
In [338]: save_values.view(dt1)
Out[338]:
array([(0, 5.0, 15.0), (1, 6.0, 16.0), (2, 7.0, 17.0), (3, 8.0, 18.0),
(4, 9.0, 19.0)],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4')])
现在我可以将其另存为 3 列:
In [340]: np.savetxt('test.txt',save_values.view(dt1),fmt='%10d, %10f, %10f')
In [341]: cat test.txt
0, 5.000000, 15.000000
1, 6.000000, 16.000000
2, 7.000000, 17.000000
3, 8.000000, 18.000000
4, 9.000000, 19.000000
我可以使用任一 dtype 重新加载它:
In [342]: np.genfromtxt('test.txt',delimiter=',',dtype=dt)
Out[342]:
array([(0, [5.0, 15.0]), (1, [6.0, 16.0]), (2, [7.0, 17.0]),
(3, [8.0, 18.0]), (4, [9.0, 19.0])],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4', (2,))])
In [343]: np.genfromtxt('test.txt',delimiter=',',dtype=dt1)
Out[343]:
array([(0, 5.0, 15.0), (1, 6.0, 16.0), (2, 7.0, 17.0), (3, 8.0, 18.0),
(4, 9.0, 19.0)],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4')])
我还可以使用 5x3 浮点数组创建text.txt
。
savetxt
的关键点是它遍历数组的行,设置它们的格式,并将该行写入文件。 因此,您的阵列必须使用:
for row in myarray:
print(fmt % tuple(row))
fmt
可以拼写出来,也可以从单个字段格式构建,例如。
fmt = ','.join(['%10f']*3) # or
fmt = '%10d, %10f, %10f'
所以它归结为标准的Python字符串格式。