Question

具有不同列长度的以下数据集：

module divBy2UsingDFF(Q, Qn, C, D
    );
   output Q;
   output Qn;
   input  C;
   input  D;
    wire Qn;
    d_flip_flop_edge_triggered DFFT(Q, Qn, C, Qn);

endmodule

我尝试过使用genfromtxt，但它只返回数据中的第一行。

5.0     0.4     0.92    11.45   44.18   33.66
3.2     4.92    7.2     11.73   46.98   118.63
3.6     11.43   14.32   8.88    71.3
1.99    9.12    11.71   15.56   20.24   
0.77    21.92   2.47    33.99   80.68
0.91    4.32    14.6    15.69   127.8
2.67    2.1     5.14    7.96    46.88
0.76    0.44    5.46    71.13   16.62
3.52    1.15    6.21    31.84   10.33
0.93    2.29    0.83    58.0    18.32
0.56    1.61    5.09    20.07   10.1
0.02    1.23    5.95    16.24
1.5     3.23    4.21    18.9

是否有一个我错过的论点，我不知道可以解决这个问题？如果我不使用usecols参数，则数据将作为一列返回。设置delimiter =''返回相同的结果。理想情况下，我想读取数据，然后为每列分开。

Answer 1

Numpy数组必须是常规数组，因此genfromtxt没有这样做。对于这样的数据pandas可能更容易使用，默认情况下使用NaN填充缺失值：

In [7]: df.pd.read_csv('file.txt',sep=' *',engine='python',header=None)
Out[7]: 
       0      1      2      3       4       5
0   5.00   0.40   0.92  11.45   44.18   33.66
1   3.20   4.92   7.20  11.73   46.98  118.63
2   3.60  11.43  14.32   8.88   71.30     NaN
3   1.99   9.12  11.71  15.56   20.24     NaN
4   0.77  21.92   2.47  33.99   80.68     NaN
5   0.91   4.32  14.60  15.69  127.80     NaN
6   2.67   2.10   5.14   7.96   46.88     NaN
7   0.76   0.44   5.46  71.13   16.62     NaN
8   3.52   1.15   6.21  31.84   10.33     NaN
9   0.93   2.29   0.83  58.00   18.32     NaN
10  0.56   1.61   5.09  20.07   10.10     NaN
11  0.02   1.23   5.95  16.24     NaN     NaN
12  1.50   3.23   4.21  18.90     NaN     NaN

你带着df.values回到numpy数组。

使用genfromtxt读入具有不同列长度的数据

1 个答案: