Question

我的数据文件是按列分隔的，

0   0   0   0.00   0.00   0.00   x1  y1  z1
0   0   0   0.75   0.75   0.00   -x1  -y1  z1

和我想读取这个文件并使用numpy数组进行一些列操作。这里，x1，y1，z1是程序中定义的变量。所以我的代码是

import numpy as np
x1,y1,z1=0.5,0.5,0.5
data=np.genfromtxt("./inputfile",dtype=str)
coordinate=data[:,0]+data[:,6]

但是发生错误，

File "/home/hermite/Codes/spinel.py", line 4, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'numpy.ndarray'

我理解为什么会出现这种错误，因为对于字符串数据类型，不允许+操作。所以我必须将数据数组更改为数字。我尝试了eval（）函数，但这不适用于numpy数组..所以我的问题是，如何将eval（）函数应用于numpy数组？

Answer 1

尝试： data[:, 0].astype(np.double)

通常情况下，将字符串留在内存中并不是一个好主意。至少考虑使用numpy结构数组，并且可能只使用x y z列的系数，这样就可以将它们存储为内存中的整数/双数。

Answer 2

这里有一系列操作，可以将您的示例文本转换为2d numpy数组，在此过程中填入x1，y1，z1的值。这些是来自ipython会话的行。

通过剪切和粘贴文本模拟文件读取

In [109]: txt=b"""0   0   0   0.00   0.00   0.00   x1  y1  z1
0   0   0   0.75   0.75   0.00   -x1  -y1  z1"""    
In [110]: txt=txt.splitlines()

让genfromtxt为每列分配dtypes。结果是一个结构化数组，其中包含int，float和string列（或字段）：

In [111]: data=np.genfromtxt(txt,dtype=None)    
In [112]: data
Out[112]: 
array([(0, 0, 0, 0.0, 0.0, 0.0, b'x1', b'y1', b'z1'),
       (0, 0, 0, 0.75, 0.75, 0.0, b'-x1', b'-y1', b'z1')], 
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4'), ('f3', '<f8'), ('f4', '<f8'), ('f5', '<f8'), ('f6', 'S3'), ('f7', 'S3'), ('f8', 'S2')])

然后可以使用

计算您的coordinate

In [137]: coordinate=data['f0']+[eval(a) for a in data['f6']]
# array([ 0.5, -0.5])

我按字段名访问字段，并使用eval逐个转换字符串值。

要将整个数组转换为2d数字数组，请创建一个空数组以保存转换后的数据

In [113]: data1=np.zeros((2,9),float)

使用简单副本填写数字列：

In [114]: for i in range(6):
    data1[:,i]=data[data.dtype.names[i]]
   .....:     
 # or `data1[:,:6]=data[list(data.dtype.names[:6])].tolist()`

对于字符串列，请通过eval单独传递值：

In [115]: x1,y1,z1=.25,.5,.75    
In [116]: for i in range(6,9):
    data1[:,i]=[eval(a) for a in data[data.dtype.names[i]]]
   .....:

结果数据：

In [117]: data1
Out[117]: 
array([[ 0.  ,  0.  ,  0.  ,  0.  ,  0.  ,  0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75],
       [ 0.  ,  0.  ,  0.  ,  0.75,  0.75,  0.  , -0.25, -0.5 ,  0.75]])

eval(a)可以用更安全的函数替换，例如只能解释x1等可接受字符串的函数。

将eval函数应用于numpy数组

2 个答案: