Question

这里是python的新手（但在R，SQL方面有经验）。我试过谷歌搜索，但无法产生新的想法。我的主要目的是使用我的csv数据生成矩阵，但我想将第二列转换为矩阵的行。然后我想用我的第3列中的数据填充该矩阵，但是无法到达任何地方。

几天后，我想出了这段代码：

    import csv
    def readcsv(csvfile_name):
           with open(csvfile_name) as csvfile:
           file=csv.reader(csvfile, delimiter=",")
    #remove rubbish data in first few rows
           skiprows = int(input('Number of rows to skip? '))
                for i in range(skiprows):
                     _ = next(file)

    #change strings into integers/floats
                for z in file:
                     z[:2]=map(int, z[:2])
                     z[2:]=map(float, z[2:])
                     print(z[:2])
            return

这只是清理我的数据，但我想做的是将数据转换为矩阵。我拥有的数据是这样的（想象x，y，z，d和其他字母是浮点数）：

但是，我想将这些数据转换成这样的矩阵：即我想用第3列中的数据填充该矩阵（这里的字母只是为了让你们更容易阅读）和转换第二列为矩阵的一行。因此，实质上，该CSV文件的第一列和第二列是矩阵的坐标。

          1  2  3  4  .  .
       1  x  y  z  d
       1  a  b  c  u 
       1  e  f  e  y
       .
       .

我尝试学习numpy，但看起来它需要我的数据已经是矩阵形式。

Answer 1

如果您想使用numpy，根据数据的存储方式，您有两个选项。

如果保证您的密钥始终如一地增加，例如：

 THIS    NOT THIS
------   --------
1 1 a    1 1 a
1 2 b    1 3 b
1 3 c    2 1 c
1 4 d    3 1 d
2 1 e    1 2 e
2 2 f    1 4 f
2 3 g    8 8 g
2 4 h    2 2 h

然后简单地获取最右列中的所有值并将它们放入一个扁平的numpy数组中，并根据左列和中间列中的最大值重新整形。

import numpy as np
m = np.array(right_column)
# For the sake of example:
#: array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.])
m = m.reshape(max(left_column), max(middle_column))
#: array([[1., 2., 3., 4.],
#:        [5., 6., 7., 8.]])

如果不能保证，你可以对它进行排序以便它（可能是最简单的），或者创建一个正确形状的零数组并循环遍历每个元素。

# Example data
left_column =   [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2]
middle_column = [1, 1, 3, 3, 2, 2, 4, 4]
right_column =  [1., 5., 3., 7., 2., 6., 4., 8.]

import numpy as np
m = np.zeros((max(left_column), max(middle_column)), dtype=np.float)
for x, y, z in zip(left_column, middle_column, right_column):
    x -= 1 # Because the indicies are 1-based
    y -= 1 # Need to be 0-based
    m[x, y] = z

print(m)
#: array([[ 1.,  2.,  3.,  4.],
#:        [ 5.,  6.,  7.,  8.]])

python中的矩阵：将第二列转换为矩阵行，然后填充第三列中的数据

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