数组如下
array1=np.array([1.5397e-05,8.7383e+00,2.6633e+01,1.1309e+03,4.3194e+02,2.5086e+01])
array2=np.array([4.83,1.4,0.4,-7.2,-3.64,0.6])
array3=([‘Sun’,’Sirius’,’Arcuturus’,’Betelgeuse’,’Polaris’,’Vega’])
我希望数据在名为star.txt的文本文件中看起来像下面的信息。
Sun 1.5397e-05 4.83
Sirius 8.7383e+00 1.4
Arcuturus 2.6633e+01 0.4
Betelgeuse 1.1309e+03 -7.2
Polaris 4.3194e+02 -3.64
Vega 2.5086e+01 0.6
有人可以帮忙吗?
答案 0 :(得分:2)
免责声明:只要你已经在使用NumPy,我就会使用矢量化方法,即(没有循环,使用NumPy或熊猫的力量来为你做)
您可以使用function devicesoff() {
var devices = document.querySelectorAll("[id^='device_']");
for (var i = 0; i < devices.length; i++) {
if (devices[i].checked === false) {
var ele = devices[i].name;
var para = document.getElementById("p");
var list = document.createElement("li");
var t = document.createTextNode(ele + "\n");
list.appendChild(t);
para.appendChild(list);
}
}
函数,因为注释中提到了@pathoren:
np.savetxt()
或使用pandas模块:
np.savetxt('c:/temp/out.csv', np.array([array3, array1, array2]).T, delimiter='\t', fmt="%s")
注意:我不建议您使用space / TAB分隔文本,因为它可能会在将来导致问题(例如,当您需要阅读/解析此文件时,如果您的名字中有多个单词的星号) )
答案 1 :(得分:0)
这很简单,几乎不值得指出你应该真的能够自己解决这个问题。我建议你遵循一个基本的Python教程,网上有很多。
有几种解决方案,这是我的:
import numpy as np
array1=np.array([1.5397e-05,8.7383e+00,2.6633e+01,1.1309e+03,4.3194e+02,2.5086e+01])
array2=np.array([4.83, 1.4, 0.4, -7.2, -3.64, 0.6])
array3=(['Sun','Sirius','Arcuturus','Betelgeuse','Polaris','Vega'])
with open('star.txt', 'w') as fh:
for a,b,c in zip(array1, array2, array3):
print("%-10s %e %05.2f" % (c, a, b), file = fh)
假设Python 3。
答案 2 :(得分:0)
这是怎么回事?
import numpy as np
array1=np.array([1.5397e-05,8.7383e+00,2.6633e+01,1.1309e+03,4.3194e+02,2.5086e+01])
array2=np.array([4.83,1.4,0.4,-7.2,-3.64,0.6])
array3 = ['Sun','Sirius','Arcuturus','Betelgeuse','Polaris','Vega']
with open('star.txt', 'w') as f:
for a, b, name in zip(array1, array2, array3):
f.write('{0:15}{1:15}{2:15}\n'.format(name, a, b))
<强>输出强>
文件star.txt
在包含以下内容的同一文件夹中:
Sun 1.5397e-05 4.83
Sirius 8.7383 1.4
Arcuturus 26.633 0.4
Betelgeuse 1130.9 -7.2
Polaris 431.94 -3.64
Vega 25.086 0.6
对于记录,如果您使用比array1
,array2
等更多的描述性变量名称会更好,这样我可以使用比a
,{{更多的描述性变量名称1}}等等。