Question

我想创建一个numpy数组（大小约为65000行x17列）。第一列包含复数，其余包含无符号整数。

我首先创建一个所需大小的numpy.zeros数组，之后我想用上面描述的复数和uint填充它。我查看了dtypes选项，其中应该是我认为的解决方案，但我无法让它发挥作用。

之后我想将整个数组保存为CSV文本文件，如下所示：

0.25 + 0.30j，0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1

0.30 + 0.40j，0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1

等...

我在其他人中尝试了这个，但后来它给了我以下错误：

TypeError：+：＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;不支持的操作数类型和＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;

m = 16

dt = numpy.dtype([('comp', numpy.complex), ('f0', numpy.int64), ('f1', numpy.int64),
    ('f2', numpy.int64), ('f3', numpy.int64), ('f4', numpy.int64), ('f5', numpy.int64),
    ('f6', numpy.int64), ('f7', numpy.int64), ('f8', numpy.int64), ('f9', numpy.int64),
    ('f10', numpy.int64), ('f11', numpy.int64), ('f12', numpy.int64), ('f13', numpy.int64),
    ('f14', numpy.int64), ('f15', numpy.int64)])

fields = numpy.zeros((2**m, m+1), dtype=dt)

for i in range(0, m):
    fields[:,0] = fields[:,0] + 1 # for example I add only 1 here

Answer 1

也许这就是你想要的：

修改：展平结构，使其更接近您最初的想法，并使用savetxt保存。

import numpy

m = 15
rows = 5

integers = [('f'+str(i), numpy.int64) for i in range(m)]
dt = numpy.dtype([('comp', numpy.complex)] + integers)
fields = numpy.zeros(rows, dtype=dt)

fields['comp'] += 1j
fmt = '%s ' + m*' %u'
numpy.savetxt('fields.txt', fields, fmt=fmt)

注意：数组现在基本上是dt类型元素的向量。您可以使用fields[row][0]访问复数，fields[row][1]将返回＆＃34;子阵列＆＃34;整数。这意味着要更改特定的整数，您需要执行以下操作：fields[row][1][5] = 7。

Answer 2

np.savetxt不能很好地处理具有不同数量值的字段。复杂字段每行有2个值，int只有一个。或Psirus版本中的15个。

savetxt中的基本操作是：

for row in X:
   fh.write(asbytes(format % tuple(row) + newline))

但是你的dtype的行tuple就像（只有2个int字段）

In [306]: tuple(X[1])
Out[306]: ((1+4j), 0, 0)

对于Psirus的dtype：

In [307]: tuple(fields[1])
Out[307]: ((1+4j), array([2, 3], dtype=int64))

很难想出一个格式字符串，它可以在不使用通用%s的情况下工作至少复杂的值。提出一个通过savetxt错误检查的问题仍然很难。

最好编写自己的save例程，根据需要格式化该元组。

savetxt代码随时可供阅读和复制。 asbyte业务是为了兼容Python3。

跳过复杂的dtype可能更容易，并使用普通的2d数组，这是一个编写复杂的“字段”加上几个整数的简单示例，而不需要求助于结构化的dtype。 “复杂”魔法存在于fmt字符串中。

In [320]: Y = np.zeros((5,4),dtype=int)
In [321]: Y[:,0]=np.arange(5)
In [322]: Y[:,1]=np.arange(5,0,-1)
In [323]: Y[:,2]=np.arange(5,0,-1)
In [324]: Y[:,3]=np.arange(10,15)

In [325]: Y
Out[325]: 
array([[ 0,  5,  5, 10],
       [ 1,  4,  4, 11],
       [ 2,  3,  3, 12],
       [ 3,  2,  2, 13],
       [ 4,  1,  1, 14]])

In [326]: np.savetxt('mypy/temp.txt',Y,fmt='%3d+%dj, %3d, %3d')

In [327]: cat mypy/temp.txt
  0+5j,   5,  10
  1+4j,   4,  11
  2+3j,   3,  12
  3+2j,   2,  13
  4+1j,   1,  14

Python使用不同的dtypes创建numpy数组

2 个答案: