Question

当我尝试按以下方式加载UCI鲍鱼数据文件时：

dattyp = [('sex',object),('length',float),('diameter',float),('height',float),('whole weight',float),('shucked weight',float),('viscera weight',float),('shell weight',float),('rings',int)]

abalone_data = np.loadtxt('C:/path/abalone.dat',dtype = dattyp, delimiter = ',')

print(abalone_data.shape)
print(abalone_data[0])
>>(4177,)
  ('M',  0.455,  0.365,  0.095,  0.514,  0.2245,  0.101,  0.15, 15)

Abalone_data是一个具有1列而不是9列的数组。稍后，当我想将其他数据添加为额外的列时，这给我带来了问题。有什么方法可以将这些数据转换为(4177, 9)矩阵，在那里我可以进行列等的常规添加？
谢谢！

Answer 1

您可以使用熊猫：

import pandas as pd

abalone_data = pd.read_csv('C:/path/abalone.dat', header=None).values
abalone_data.shape

输出：

(4177, 9)

Answer 2

您可以将unpack参数添加到numpy.loadtxt()中。然后，您可以numpy.transpose()新创建的numpy数组来获得所需的数组形状。

import numpy as np

dattyp = [('sex',object),('length',float),('diameter',float),('height',float),('whole weight',float),('shucked weight',float),('viscera weight',float),('shell weight',float),('rings',int)]

abalone_data = np.loadtxt('C:/path/abalone.dat',dtype = dattyp, delimiter = ',', unpack=True)
abalone_data = np.array((abalone_data)).transpose()

print(abalone_data.shape)

退出：

(4177, 9)

来自文档：

解压：布尔型，可选

如果为True，则对返回的数组进行转置，以使参数可以为   使用x，y，z = loadtxt（...）解压缩。当用于结构化   数据类型，则为每个字段返回数组。默认值为False。

读取数据文件（鲍鱼）并转换为numpy数组

2 个答案: