從 CSV 文件讀取時對數組進行數值運算

Question

我試圖在從 CSV 文件中讀取一些值的同時對幾個數組進行一些數值運算。

我有一個固定的接收器坐標，我從跟蹤太陽的 CSV 文件中讀取定日鏡的坐標。

接收器坐標：

# co-ordinates of Receiver
XT = 0  # X co-ordinate of Receiver
YT = 0   # Y co-ordinate of Receiver
ZT = 207.724  # Z co-ordinate of Receiver, this is the height of tower 
A = np.array(([XT],[YT],[ZT]))
print(A," are the co-ordinates of the target i.e. the receiver")

十個定日鏡的坐標：我從帶有以下數據的 CSV 文件中讀取的數據：

#X,Y,Z
#-1269.56,-1359.2,5.7
#1521.28,-68.0507,5.7
#-13.6163,1220.79,5.7
#-1388.76,547.708,5.7
#1551.75,-82.2342,5.7
#405.92,-1853.83,5.7
#1473.43,-881.703,5.7
#1291.73,478.988,5.7
#539.027,1095.43,5.7
#-1648.13,-73.7251,5.7

我讀取 CSV 的坐標如下：

import csv
# Reading data from csv file
with open('Heliostat Field Layout Large heliostat.csv') as csvfile:
readCSV = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
X = []
Y = []
Z = []
for row in readCSV:
    X_coordinates = row[0]
    Y_coordinates = row[1]
    Z_coordinates = row[2]
    X.append(X_coordinates)
    Y.append(Y_coordinates)
    Z.append(Z_coordinates)
Xcoordinate = [float(X[c]) for c in range(1,len(X))]
Ycoordinate=[float(Y[c]) for c in range(1,len(Y))]
Zcoordinate=[float(Z[c]) for c in range(1,len(Z))]

現在，當我嘗試打印十個定日鏡的坐標時，我得到了三個大陣列，其中所有 Xcoordinate、Ycoordinate 和 Zcoordinate 被分組為一個而不是十個不同的輸出。

 [[[-1269.56    1521.28     -13.6163 -1388.76    1551.75     405.92    1473.43
1291.73     539.027  -1648.13  ]]

 [[-1359.2      -68.0507  1220.79     547.708    -82.2342 -1853.83
-881.703    478.988   1095.43     -73.7251]]

 [[    5.7        5.7        5.7        5.7        5.7        5.7        5.7
   5.7        5.7        5.7   ]]]  are the co-ordinates of the heliostats

我用了：

B = np.array(([Xcoordinate],[Ycoordinate],[Zcoordinate]))
print(B," are the co-ordinates of the heliostats")

什么是錯誤？

此外，我想有一個我喜歡 B - A 的數組，我使用它：

#T1 = matrix(A)- matrix(B)
#print(T1," is the target vector for heliostat 1, T1")

我應該如何對數組 A 和 B 進行數值運算？ 我在這里嘗試了矩陣運算。 錯了嗎？

Answer 1

你的代碼是正確的

以下輸出是 numpy 數組的顯示方式。

[[-1359.2 -68.0507 1220.79 547.708 -82.2342 -1853.83 -881.703 478.988 1095.43 -73.7251]]

盡管存在這些值粘在一起的錯覺，但它們在數組中是完全不同的。 您可以訪問單個值

print(B[1, 0, 0])    # print Y[0]

您要執行的數組 A 和 B 的減法將起作用

T1 = np.matrix(A)- np.matrix(B)
print(T1," is the target vector for heliostat 1, T1")

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我可以提兩個建議嗎？

• 您可以使用 numpy 的函數 loadtxt 讀取在文本文件中寫為矩陣的 numpy 數組（這里就是這種情況）：

   your_file = 'Heliostat Field Layout Large heliostat.csv' B = np.loadtxt(your_file, delimiter=',', skiprows=1)

  結果將是一個 (3, 10) numpy 數組。

• 您可以直接對 numpy 數組執行廣播操作（因此您無需將其轉換為矩陣）。 您只需要注意尺寸。

  在您的原始腳本中，您只需要編寫：

   T1 = A - B

  如果按照建議使用 loadtxt 獲取數組 B，您將得到一個 (10, 3) 數組，而 A 是一個 (3, 1) 數組。 數組 B 必須首先在 (3, 10) 數組中重新整形：

   B = B.reshape((3, 10)) T1 = A - B

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編輯：計算 T1 的每個 3D 向量的范數

norm_T1 = np.sqrt( np.sum( np.array(T1)**2, axis=0 ) )

請注意，在您的代碼中 T1 是一個矩陣，所以 T1**2 是一個矩陣乘積。 為了計算 T1 的每個向量 v 的 sqrt( v[0]**2 + v[1]**2 + v[2]**2 )，我首先將其轉換為一個 numpy 數組。