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我正在尝试保存一个由浮点数和一列字符串组成的数组，我得到了一些非常奇怪的结果。这是我尝试过的：

data = np.column_stack((f1, f2, f3, s1))

第一列 ( f1) 是长浮点数（最多 10 个数字，但我只需要 2 个）。我还需要在第二列和第三列分别输入 2-3 位f2数字f3。最后一列，s1仅包含两个不同的字符串：'FeI'和'FeII'。

问题是，当我尝试打印时，data会得到如下信息：

[['7352'  '11.7'  '-4.9'  'FeI']
 ...,
 ['5340'  '22.8'  '-8.2'  'FeII']]

虽然我想得到这样的东西（我不在乎它是否将浮点数保存为字符串，因为之后我可以轻松地将它们加载为浮点数）：

[['7352.91'  '11.78'  '-4.92'  'FeI']
 ...,
 ['53407.66'  '22.82'  '-8.27'  'FeII']]

如您所见，主要问题是，它 53407.66 变成了 5340 - 一个数量级！

可能的解决方案改为 使用np.array并使用 -dtype选项。但是，我不知道如何将列存储为字符串。有什么帮助吗？

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使用结构化数组来保存数据，而不是使用column_stack.

假设这是您的数据：

In [30]: f1
Out[30]: array([ 12.3,  45.6,  78.9])

In [31]: f2
Out[31]: array([ 10.11,  12.13,  14.15])

In [32]: f3
Out[32]: array([ 1. ,  2.5,  5. ])

In [33]: s1
Out[33]: 
array(['foo', 'bar', 'baz'], 
      dtype='|S3')

以下是创建结构化数组的方法。第一个参数是一个元组列表。每个元组保存数组中每个结构化元素的值。参数定义结构中字段的dtype数据类型。在这种情况下，有三个浮点字段（名为“f1”、“f2”和“f3”）和一个字段（名为“s1”）包含最多 16 个字符的字符串：

In [34]: data = np.array(zip(f1, f2, f3, s1), dtype=[('f1', float), ('f2', float), ('f3', float), ('s1', 'S16')])

In [35]: data
Out[35]: 
array([(12.3, 10.11, 1.0, 'foo'), (45.6, 12.13, 2.5, 'bar'),
       (78.9, 14.15, 5.0, 'baz')], 
      dtype=[('f1', '<f8'), ('f2', '<f8'), ('f3', '<f8'), ('s1', 'S16')])

要在使用 保存时控制字段的格式np.savetxt，可以给它一个格式列表，每个字段一个：

In [36]: np.savetxt('output.txt', data, fmt=["%.3f",]*3 + ["%s"])

In [37]: !cat output.txt
12.300 10.110 1.000 foo
45.600 12.130 2.500 bar
78.900 14.150 5.000 baz

注意：要考虑的另一个选项是将您的数据放入pandas DataFrame，并使用它的to_csv方法。

于 2013-10-31T17:06:11.373 回答
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使用 zip 的解决方案应该适用于大多数情况，但我认为它可能不是最有效的解决方案。此外，当其中一个数组的类型为 np.dateTime64 时，我遇到了一个小问题。这是使用熊猫的另一种解决方案...：

import pandas as pd
import numpy as np

f1 = np.array([ 12.3,  45.6,  78.9])
f2 = np.array([ 10.11,  12.13,  14.15])
f3 = np.array([ 1. ,  2.5,  5. ])
s1 = np.array(['foo', 'bar', 'baz'])
d1 = np.array(['2015-04-30T02:58:22.000+0200', '2015-04-30T02:58:22.000+0200',
       '2015-04-30T02:58:22.000+0200'], dtype='datetime64[ms]')
df = pd.DataFrame({
            'f1':f1,
            'f2':f2,
            'f3':f3,
            'str1':s1,
            'date':d1
})
df.to_csv('out.csv')
于 2015-07-08T06:58:02.057 回答
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为什么不对您存储的数据进行预处理？喜欢

f1 = ['{0:0.2f}'.format(str(item) for item in f1]
f2 = ['{0:0.3f}'.format(str(item) for item in f2]
f3 = ['{0:0.3f}'.format(str(item) for item in f3]

如果您打算稍后使用它们，您可能应该只在打印出浮点数时将它们表示为字符串 - 而不是在将它们存储在数组中时。

于 2013-10-31T16:54:44.587 回答