Question

我必须保存一个包含字符串的数组作为第一列，并保存一些整数/浮点数作为其余的列。我尝试过

rows = ['a', 'b', 'c']
value = np.random.rand(3,3)
np.savetxt('out.csv', np.c_[rows, value], fmt='%s %.2f %.2f %.2f')

但是会导致错误

TypeError: Mismatch between array dtype ('|S32') and format specifier ('%s %.2f %.2f %.2f')

我可以用numpy.savetxt吗？

PS：以下代码有效，但我不能限制位数。

np.savetxt('out.csv', np.c_[rows, value], fmt='%s')

以上命令的输出为

a 0.20196028482097483 0.5926321104002011 0.3249535106614311
b 0.061901131792619135 0.2124539226474711 0.7246679538084769
c 0.8459228604109359 0.1808180141813832 0.6723417117192844

我需要的输出是

a 0.20 0.59 0.32
b 0.06 0.21 0.72
c 0.85 0.18 0.67

Answer 1

numpy数组只能具有1个dtype。因为第一列是字符串，所以整个数组都将转换为字符串。因此，您不能使用%.2f，而是可以这样使用%.4s：

np.savetxt('out.csv', np.c_[rows, value], fmt='%s %.4s %.4s %.4s')

Answer 2

查看您要保存的内容：

In [457]: arr = np.c_[rows, value]
In [458]: arr
Out[458]: 
array([['a', '0.5798052037530684', '0.340056048668929',
        '0.9826015148933265'],
       ['b', '0.686642341561269', '0.22840250256173122',
        '0.874930037338561'],
       ['c', '0.38991473280876576', '0.1744123512308029',
        '0.7399608481535285']], dtype='<U32')

通过这种简单的列堆叠，您创建了一个字符串数组。唯一可以格式化的方法是使用%s。

您需要创建一个结构化数组：

为此，我可以创建一个元组列表和相应的dtype。

我的第一次尝试是干净的，但是savetxt无法更好地处理嵌套列表：

In [460]: arr = np.array(list(zip(rows, value)), 'U3,3f')
In [461]: arr
Out[461]: 
array([('a', [0.5798052 , 0.34005606, 0.9826015 ]),
       ('b', [0.68664235, 0.2284025 , 0.87493   ]),
       ('c', [0.38991472, 0.17441235, 0.73996085])],
      dtype=[('f0', '<U3'), ('f1', '<f4', (3,))])

相反，我们需要为每个浮点值使用单独的字段：

In [462]: arr = np.array(list(zip(rows, *value)), 'U3,f,f,f')
In [463]: arr
Out[463]: 
array([('a', 0.5798052 , 0.68664235, 0.38991472),
       ('b', 0.34005606, 0.2284025 , 0.17441235),
       ('c', 0.9826015 , 0.87493   , 0.73996085)],
      dtype=[('f0', '<U3'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4'), ('f3', '<f4')])

现在我们可以使用您的fmt：

In [464]: np.savetxt('test.txt', arr, fmt='%s %.2f %.2f %.2f')
In [465]: cat test.txt
a 0.58 0.69 0.39
b 0.34 0.23 0.17
c 0.98 0.87 0.74

糟糕-这已经换了value数组-我应该使用：

arr = np.array(list(zip(rows, *value.T)), 'U3,f,f,f')

另一个选择是创建对象dtype数组：

In [466]: M = np.zeros((3,4),object)
In [467]: M[:,0] = rows
In [468]: M[:,1:] = value
In [469]: M
Out[469]: 
array([['a', 0.5798052037530684, 0.340056048668929, 0.9826015148933265],
       ['b', 0.686642341561269, 0.22840250256173122, 0.874930037338561],
       ['c', 0.38991473280876576, 0.1744123512308029, 0.7399608481535285]],
      dtype=object)
In [470]: np.savetxt('test.txt', M, fmt='%s %.2f %.2f %.2f')
In [471]: cat test.txt
a 0.58 0.34 0.98
b 0.69 0.23 0.87
c 0.39 0.17 0.74

带有混合数据的numpy savetxt

2 个答案: