Question

我正在尝试使用带有converter参数的numpy.loadtxt从文本文件中读取数据。我有一系列的整数和字符串。代码是：

a, b, c, d, e = np.loadtxt(infile, delimiter = ',', usecols=(0, 2, 5, 8, 9), skiprows = 1,
                           unpack = True, converters = dict(zip((0, 2, 5, 8, 9), (int, float, float, int, int))))

正确读取数据并正确解压缩，但所有变量（a，b，c，d和e）最终都是浮点数。我在转换器语法中犯了错误吗？

编辑尝试回答

我尝试使用@joris建议的dtype =（int，float，float，int，int）：

a,b,c,d,e = np.loadtxt(infile,delimiter = ',', usecols=(0,2,5,8,9), skiprows = 1, unpack = True, dtype = (int,float,float,int,int))

但是我收到以下错误：

     41                                            skiprows = 1,
     42                                            unpack = True,
---> 43                                            dtype = (int,float,float,int,int))
     44
     45

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/numpy/lib/npyio.pyc in loadtxt(fname, dtype, comments, delimiter, converters, skiprows, usecols, unpack)
    665     try:
    666         # Make sure we're dealing with a proper dtype

--> 667         dtype = np.dtype(dtype)
    668         defconv = _getconv(dtype)
    669

TypeError: data type not understood
WARNING: Failure executing file: <forward_NDMMF.py>

我正在使用NumPy v.1.5.1。

Answer 1

loadtxt文档表明了这一点 converters应包含specifically return floats：

的函数

转换器：dict，可选


将列号映射到将该列转换为float的函数的字典。例如，如果第0列是日期字符串：converters = {0：datestr2num}。转换器还可用于为缺失数据提供默认值：converters = {3：lambda s：float（s或0）}。默认值：无。

如果您想要整数，则需要使用dtype关键字来转换浮点数。

>>> numpy.loadtxt('th.txt', delimiter=',', usecols=(0, 2, 3), converters=dict(zip((0, 2, 3), (float, float, float))), dtype=([('i1', '<i4'), ('i2', '<f4'), ('i3', '<i4')]))
array([(1, 3.2000000476837158, 4), (1, 3.2000000476837158, 4),
       (1, 3.2000000476837158, 4), (1, 3.2000000476837158, 4),
       (1, 3.2000000476837158, 4), (1, 3.2000000476837158, 4),
       (1, 3.2000000476837158, 4), (1, 3.2000000476837158, 4),
       (1, 3.2000000476837158, 4)],
      dtype=[('i1', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('i2', '<i4')])

当然，在这种情况下，您实际上并不需要converters - 这实际上是将'True'之类的任意字符串值转换为数值。此外，如果您确实需要一个简单的二维数组而不是一个记录数组，那么不要传递记录格式：

>>> numpy.loadtxt('th.txt', delimiter=',', usecols=(0, 2, 3), dtype=int)
array([[1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4],
       [1, 3, 4]])

但是如果你这样做，你不能按列指定格式。

Answer 2

要指定不同列的类型，可以使用参数dtype代替converters：

dtype=(int,float,float,int,int)

编辑：

显然，这种dtype规范似乎不适用于loadtxt，但它适用于genfromtxt（是否有人知道为什么这不起作用{ {1}}，或者这是loadtxt ）

的额外功能之一

如果您想使用genfromtxt，带有元组的结构化dtype规范可以正常工作，例如loadtxt而不是[('f0', int), ('f1', float)]

但还有另一个问题。使用这样的结构化dtypes和结构化数组（不同列的不同类型）时，(int, float)似乎不起作用。至少我试过一个简单的例子。但这可能是一个已经解决的错误：http://projects.scipy.org/numpy/ticket/1458（但为此，你必须升级到1.6）。

NumPy loadtxt中的转换器行为无法理解

2 个答案: