具有 2 種不同數據類型的結構化 numpy 數組

Question

我將一個 csv 文件導入到一個 numpy 數組中，我需要將其轉換為結構化數組，其中只有第一列作為 dtype 字符串，所有其他 47 列作為浮點數。 如何在單個操作中為其他 47 列定義數據類型？ 我是否必須逐列指定 dtype 列？

提前致謝

Answer 1

您可以像結構化數組一樣讀取源文件。

假設您輸入的文件包含：

• 一個字符串字段，命名為Id ，
• 只有四個浮點字段，命名為F1 ， F2等。

所以它的內容是：

ABCD,160.72,180.21,260.13,451.48
EFGH,252.42,132.21,150.11,612.56
IJKL,541.77,455.21,268.76,543.81

讀取這樣的一個文件，則可以使用np.loadtxt方法，傳遞D型細胞作為結構類型（一個定義列表），其可以在一個列表解析來生成例如：

nFloats = 4
a = np.loadtxt('Input.csv', delimiter=',',
    dtype=[('Id', 'U10')] + [( f'F{i+1}', '<f4' ) for i in range(nFloats)])

請注意，我通過U10作為Id列的類型（10 個字符）。 如果需要，請設置此字段的其他大小。

結果是：

array([('ABCD', 160.72, 180.21, 260.13, 451.48),
       ('EFGH', 252.42, 132.21, 150.11, 612.56),
       ('IJKL', 541.77, 455.21, 268.76, 543.81)],
      dtype=[('Id', '<U10'), ('F1', '<f4'), ('F2', '<f4'), ('F3', '<f4'), ('F4', '<f4')])

當然，在您的目標版本代碼中相應地增加nFloats （可能應該是47 ）。