问题标签 [genfromtxt]
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python - python numpy导入不均匀(数据丢失)数组
我有一个由字符串和整数组成的 .txt 数组。字符串是每列整数的标题,除了第一个只是编号(即 [1:8] 处的 8 列字符串标题,然后每隔一行是 [0:8] 处的 9 列。我想要数字并不要'不需要标题(所以如果我可以导入行 [1:,:] 也可以正常工作)。我一直在使用 np.loadtxt() 这给了我“ValueError:第 2 行的列数错误”,有尝试使用 np.genfromtxt() 给我“第 2 行(得到 34 列而不是 33 列)”,用于第 2 行及以后的每一行。
python - genfromtxt 错误 - 得到 n 列而不是 m
我正在尝试使用带有标题名称和非同质数据类型的 numpy genfromtxt 导入数据。每次我运行程序时,我都会收到错误:
我已经解决了这个问题 ,但它并没有解决我的问题。这是一个非常简单的问题,但我不知道出了什么问题。代码和数据包括:
代码
制表符分隔的数据
更新
简而言之,我需要一种将skip_header之后的第一个有效行转换为具有可选参数names=True的第一个未注释的有效行的方法。
python - 删除 np.array 中的选定行
我有一些来自实验的值,我想删除一些相对于其他行的行。意思:测量场,偏光以及偏光的误差。现在进行此测量的机器有时不会在其中一些行中写入值。所以我可能会得到:field = data[0]
现在我想删除场、极化和误差的第一个元素,因为极化[0] 值 = nan. 以及所有数组的 [6] 值,因为 field[6] = nan.
这就是我获取数据的方式:
_conv 函数只是进行一些单位转换,或者如果值为“”,则写入“nan”。我试图做类似的事情:
但是后来我拿回了一个数组,事情变得一团糟。我的下一个方法是计算元素,从所有数组中删除相同的元素......等等。工作,但它是丑陋的。那么这里最好的解决方案是什么?
python - Python genfromtxt 问题从一个数据集中读取多个表
我试图从所有这些数据表中分别读取一些数据处理,但我似乎无法做到这一点。
数据可在此处获得:http ://cdsweb.u-strasbg.fr/topbase/tables/AGS05.OP17
有 126 个表,它给了我前 100 个表的空数组,然后逐渐填满它们。我究竟做错了什么?
代码:
另外,如果我尝试只获得第一个
python - numpy - 合并来自csv数据文件的数组中具有相同时间的行
我有一些数据日志文件,遗憾的是,即使每 2 秒记录一次,记录器也选择使用时间码记录数据,时间码以秒为单位浮动。因此,在某些文件中,同一采样时间可能有几行。
日志数据的示例开始:
通过以下方式获取带有标题名称的数据:
给我数据数组中属于 void 类型的前三行:
我正在考虑遍历数据中的每一行并将 dt 与前一行进行比较,然后加入这些行,但是如何最有效地加入这些数据行?
问候
编辑——不通过 genfromtxt 获取标题名称的解决方案:
python - genfromtxt:numpy.darray,IndexError:索引太多
我有一个 csv 文件,我尝试打开
但是,当我尝试调用一列时
我收到这个错误
python - 为什么在 Python 中导入时 np.genfromtxt() 不删除标头?
我有以下形式的数据:
我正在尝试使用 np.genfromtxt() 生成数组 B,使用以下代码:
我有两个问题:
为什么 np.genfromtxt() 在导入时不删除数据头?导入数据时,数组 B 仍然具有标题 p, q, ... y 3, y 4。
为什么我们必须为标题名称提供下划线,例如 y_1、y_2 等?为什么我们不能提供 y 1, y 2 ... y 4 的名称?
python - 使用 numpy.genfromtxt() python 3.4 错误跳过指定数量的列
怎么了?获取:TypeError:无法将'bytes'对象隐式转换为str
python - python Genfromtxt如何将负整数转换为0
我需要捕获负整数并将它们替换为 0。也许有人可以写一些代码?
python - 将多列数据放入一个数组中,python
所以我有一组数据,其中有一个用于 x 数据的单列和多个用于 y 数据的列,形式为。
我试图在同一张图上绘制数据,每个 y_data_i 的不同图。
我正在使用 numpy 数组、matplotlib 和 scipy。并用 genfromtxt 将其读入。我想最好的方法是将每一列放入一个数组中,因此 y_data_1、y_data_2 等都有一个数组。但是我不知道该怎么做?我知道如何将它们单独读取到一组数据中,所以:
但是我不知道如何为数百列编写一种方法。