如果你有一个像你的例子一样的零维数组,那么你可以这样做:
b = np.array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', 'S14')])
with open('myfile.dat','w') as f:
for el in b[()]:
f.write(str(el)+' ') # or `f.write(repr(el)+' ') to keep the quote marks
这通过使用以下方式访问 0d 数组的元素来工作[()]
:
>>> b.ndim
0
>>> b[0]
IndexError: 0-d arrays cannot be indexed
>>> b[()]
(1, 2.0, 'buckle_my_shoe')
如果您经常使用零维度的 numpy 数组,为了获得复杂的 dtype,我可能会建议使用NamedTuple
fromcollections
。
>>> import collections
>>> A = collections.namedtuple('A', ['id', 'val', 'phrase'])
>>> a = A(1, 2.0, 'buckle_my_shoe')
>>> a
A(id=1, val=2.0, phrase='buckle_my_shoe')
>>> a.id
1
>>> a.val
2.0
>>> a.phrase
'buckle_my_shoe'
with open('myfile.dat','w') as f:
for el in a:
f.write(repr(el)+' ')
如果数组有多个元素:
a = np.array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),
(3, 4.0, 'lock_the_door')],
dtype=('i4, f8, a14'))
我不确定你希望你的文件是什么样子。如果你想要空格分隔的元组,这是我认为的最好方法:
with open('myfile.dat','w') as f:
for row in a:
f.write(repr(row)+' ')
这会产生如下文件:
(1, 2.0, 'buckle_my_shoe') (3, 4.0, 'lock_the_door')
也许你不想有逗号或括号,在这种情况下你可以这样做:
with open('myfile.dat','w') as f:
for row in a:
for el in row:
f.write(str(el)+' ')
这给出了这个文件:
1 2.0 buckle_my_shoe 3 4.0 lock_the_door
用于repr
保持字符串周围的引号
with open('myfile.dat','w') as f:
for row in a:
for el in row:
f.write(repr(el)+' ')
这给出了这个文件:
1 2.0 'buckle_my_shoe' 3 4.0 'lock_the_door'
奖励:如果您的 dtype 有字段名称,您也可以打印这些名称:
a.dtype.names = "index value phrase".split()
a.dtype
#dtype([('index', '<i4'), ('value', '<f8'), ('phrase', 'S14')])
with open('myfile.dat','w') as f:
for name in a.dtype.names:
f.write(name + ' ') # or write(repr(name)) to keep the quote marks
for row in a:
for el in row:
f.write(repr(el)+' ')
请注意,如果您复制这些文件,请注意我'w'
没有使用'a'
,这样我就可以在我的测试用例中覆盖每个文件。