Question

我使用numpy.loadtxt加载包含此结构的文件：

99  0           1           2           3           ...     n
46  0.137673    0.147241    0.130374    0.155461    ...     0.192291
32  0.242157    0.186015    0.153261    0.152680    ...     0.154239
77  0.163889    0.176748    0.184754    0.126667    ...     0.191237
12  0.139989    0.417530    0.148208    0.188872    ...     0.141071 
64  0.172326    0.172623    0.196263    0.152864    ...     0.168985
50  0.145201    0.156627    0.214384    0.123387    ...     0.187624
92  0.127143    0.133587    0.133994    0.198704    ...     0.161480

现在，我需要第一列（第一行除外）在其行中存储较高值的索引。

最后，将此数组保存在与原始数字格式相同的文件中。

感谢＆＃39; S

Answer 1

你可以使用numpy.argmax这样的东西：

import numpy as np

# This is a simple example. In your case, A is loaded with np.loadtxt
A = np.array([[1, 2.0, 3.0], [3, 1.0, 2.0], [2.0, 4.0, 3.0]])
B = A.copy()

# Copy the max indices of rows of A into first column of B
B[:,0] = np.argmax(A[:,1:], 1)

# Save the results using np.savetxt with fmt, dynamically generating the
# format string based on the number of columns in B (setting the first
# column to integer and the rest to float)
np.savetxt('/path/to/output.txt', B, fmt='%d' + ' %f' * (B.shape[1]-1))

请注意，np.savetxt允许格式化。

此示例代码没有解决您想要跳过第一行的事实，并且您可能希望从np.argmax的结果中减去1，具体取决于其余列中的索引是否包含索引列（0）与否。

Answer 2

您的数据看起来像带有列和索引的Dataframe：数据类型不是同类的。使用pandas更方便，它本身管理这个布局：

import pandas as pd
a=pd.DataFrame.from_csv('data.txt',sep=' *')
u=a.set_index(a.values.argmax(axis=1)).to_string()
with open('out.txt','w') as f : f.write(u)

然后out.txt

          0         1         2         3         4
4  0.137673  0.147241  0.130374  0.155461  0.192291
0  0.242157  0.186015  0.153261  0.152680  0.154239
4  0.163889  0.176748  0.184754  0.126667  0.191237
1  0.139989  0.417530  0.148208  0.188872  0.141071
2  0.172326  0.172623  0.196263  0.152864  0.168985
2  0.145201  0.156627  0.214384  0.123387  0.187624
3  0.127143  0.133587  0.133994  0.198704  0.161480

在numpy数组中存储并找到更高的值索引

2 个答案: