Numpy：genfromtxt 形成元组

Question

这是我的菜单。csv：

Item,Price
Curry Rice,3.5
Pork Chop,6
Seafood Soup,5
Salad,2.8

这是我的代码：

import numpy as np
menu_items = np.genfromtxt("menu.csv", delimiter=',',names=True)
print(menu_items)

我得到什么：

[(nan, 3.5) (nan, 6.2) (nan, 3. ) (nan, 2.8)]

当我使用 dtype=None 时：

[(b'Curry Rice', 3.5) (b'Pork Chop', 6.2) (b'Seafood Soup', 3. )
 (b'Salad', 2.8)]

我想要的是：

[(Curry Rice, 3.5) (Pork Chop, 6.2) (Seafood Soup, 3. ) (Salad, 2.8)]

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Answer 1

欢迎！

我认为您的问题看起来非常类似于How to use numpy.genfromtxt when first column is string and the remaining columns are numbers？ . 它看起来得到了广泛的回答。 在那里查看并检查 python 文档中np.genfromtxt的dtype选项

Answer 2

默认情况下numpy.genfromtxt()假定每列的数据类型是浮点数。 您可以通过将关键字参数dtype=None传递给它，让它尝试猜测每列的数据类型。

menu_items = np.genfromtxt("menu.csv", delimiter=',', names=True, dtype=None)

Answer 3

使用您的示例文件：

In [349]: cat stack58789967.txt                                                 
Item,Price
Curry Rice,3.5
Pork Chop,6
Seafood Soup,5
Salad,2.8

In [350]: np.genfromtxt('stack58789967.txt',delimiter=',',names=True, dtype=None)                                                                     
/usr/local/bin/ipython3:1: VisibleDeprecationWarning: Reading unicode 
   strings without specifying the encoding argument is deprecated. Set the 
   encoding, use None for the system default.
  #!/usr/bin/python3
Out[350]: 
array([(b'Curry Rice', 3.5), (b'Pork Chop', 6. ), (b'Seafood Soup', 5. ),
       (b'Salad', 2.8)], dtype=[('Item', 'S12'), ('Price', '<f8')])

In [351]: np.genfromtxt('stack58789967.txt',delimiter=',',names=True, dtype=None, encoding=None)                                                      
Out[351]: 
array([('Curry Rice', 3.5), ('Pork Chop', 6. ), ('Seafood Soup', 5. ),
       ('Salad', 2.8)], dtype=[('Item', '<U12'), ('Price', '<f8')])

'S12' 是 bytestring dtype，每个字符一个字节。 这是 Py2 规范。 'U12' 是 unicode dtype，每个字符 4 个字节。 这是 Py3 规范。

这里的“元组”标记了结构化数组的记录。

数组为 1d，字段按名称访问：

In [352]: _.shape                                                               
Out[352]: (4,)
In [353]: __['Item']                                                            
Out[353]: array(['Curry Rice', 'Pork Chop', 'Seafood Soup', 'Salad'], dtype='<U12')