Question

说我有以下numpy结构化数组：

>>> a = numpy.array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),dtype=('i4,f8,a14')) 
array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), 
  dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', 'S14')])

我希望将其保存到文本文件中的单个空格或制表符分隔行。如果数组的类型相同，我可以使用numpy.savetxt('myfile.dat,myarray,newline=" ")。但是，这似乎不像混合数据类型/结构化数组，例如：

file('myfile.dat', 'a')
numpy.savetxt('myfile.dat',a,newline=" ")

给出了这个错误：

IndexError: tuple index out of range

有人可以推荐一种方法吗？

Answer 1

编辑：无论出于何种原因，我似乎无法单独留下这个答案，所以这里是一个更清洁的版本，不会不必要地使用csv模块。为了记录，@ askewchan的答案仍然更好！

a = numpy.array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),
                 (3,4.0,'lock_the_door')],dtype=('i4,f8,a14'))
with open('test.txt','w') as f:
     f.write(' '.join([str(item) for sublist in a for item in sublist]))
print open('test.txt','r').read()

输出：

1 2.0 buckle_my_shoe 3 4.0 lock_the_door

Answer 2

如果您有一个像示例一样的零数组，那么您可以这样做：

b = np.array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), 
         dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', 'S14')])

with open('myfile.dat','w') as f:
    for el in b[()]:
        f.write(str(el)+' ') # or `f.write(repr(el)+' ') to keep the quote marks

这可以通过使用[()]：

访问0d数组的元素来实现

>>> b.ndim
0

>>> b[0]
IndexError: 0-d arrays cannot be indexed

>>> b[()]
(1, 2.0, 'buckle_my_shoe')

如果你经常使用零维度的numpy数组，为了得到复杂的dtype，我可能会建议使用NamedTuple from collections。

>>> import collections
>>> A = collections.namedtuple('A', ['id', 'val', 'phrase'])
>>> a = A(1, 2.0, 'buckle_my_shoe')

>>> a
A(id=1, val=2.0, phrase='buckle_my_shoe')
>>> a.id
1
>>> a.val
2.0
>>> a.phrase
'buckle_my_shoe'

with open('myfile.dat','w') as f:
    for el in a:    
        f.write(repr(el)+' ')

如果数组有多个元素：

a = np.array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),
              (3, 4.0, 'lock_the_door')],
        dtype=('i4, f8, a14'))

我不确定你想要什么样的文件。如果你想要以空格分隔的元组，这是我认为最好的方法：

with open('myfile.dat','w') as f:
    for row in a:
        f.write(repr(row)+' ')

会产生如下文件：

(1, 2.0, 'buckle_my_shoe') (3, 4.0, 'lock_the_door')

也许你想要没有逗号或括号，在这种情况下你可以这样做：

with open('myfile.dat','w') as f:
    for row in a:
        for el in row:
            f.write(str(el)+' ')

给出了这个文件：

1 2.0 buckle_my_shoe 3 4.0 lock_the_door

使用repr来保持字符串周围的qutoes

with open('myfile.dat','w') as f:
    for row in a:
        for el in row:
            f.write(repr(el)+' ')

给出了这个文件：

1 2.0 'buckle_my_shoe' 3 4.0 'lock_the_door'

奖励：如果你的dtype有字段名称，你也可以打印它们：

a.dtype.names = "index value phrase".split()
a.dtype
#dtype([('index', '<i4'), ('value', '<f8'), ('phrase', 'S14')])

with open('myfile.dat','w') as f:
    for name in a.dtype.names:
        f.write(name + ' ') # or write(repr(name)) to keep the quote marks
    for row in a:
        for el in row:
            f.write(repr(el)+' ')

请注意，如果您复制这些文件，我会使用'w'而非'a'，以便我可以覆盖测试用例中的每个文件。

numpy将不同类型的数组保存到文本文件中

2 个答案: