numpy loadtxt单行/行作为列表

Question

我的数据文件只有一行，如：

 1.2  2.1  3.2

我使用numpy版本1.3.0 loadtxt加载它

 a,b,c = loadtxt("data.dat", usecols(0,1,2), unpack=True)

输出是浮点而不是像

这样的数组

 a = 1.2

我希望它会是：

 a = array([1.2])

如果我读了一个包含多行的文件，它就能正常工作。

Answer 1

当你加载数组时，你会得到一个单维数组。打开包装时，它会获得一组数字，即没有尺寸的数组。这是因为当您解压缩数组时，它会将维数减少一个。从单维数组开始，它可归结为一个简单的数字。

如果你测试a的类型，它不是一个浮点数，而是一个numpy.float，它具有数组的所有属性，但是作为形状的void元组。所以它是一个数组，只是没有表示为一个。

如果您需要的是只有一个元素的单维数组，最简单的方法是在解压缩之前重新整形数组：

#note the reshape function to transform the shape
a,b,c = loadtxt("text.txt").reshape((-1,1))

这为您提供了预期的结果。发生的事情是将它重新塑造成一个二维数组，这样当你解压缩它时，维数就会减少到一个。

编辑：

如果你需要它在多维数组中正常工作并在读取一维数组时保持一维，我认为最好的方法是使用loadtxt正常读取并在第二阶段重塑数组，将它们转换为单维如果他们是纯数字

a,b,c = loadtxt("text.txt",unpack=True)
for e in [a,b,c]
    e.reshape(e.shape if e.shape else (-1,))

Answer 2

不使用重塑的简单方法是明确地对列表进行类型转换

 a,b,c = loadtxt("data.dat", usecols(0,1,2), unpack=True)
 a,b,c = (a,b,c) if usi.shape else ([a], [b], [c])

这比重塑更快！

Answer 3

只需使用numpy的inbuit loadtxt参数ndmin。

a,b,c=np.loadtxt('data.dat',ndmin=2,unpack=True)

输出

a=[1.2]