使用python将结果保存为YAML文件
在搜索之前的答案一个小时后，我陷入了这个小问题。我想将代码中的矩阵存储在.yaml文件中
我从代码中获得了什么
Matrix
[[ 1.00665266e+03 0.00000000e+00 5.08285432e+02]
[ 0.00000000e+00 1.01086937e+03 3.45995536e+02]
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]]我如何尝试保存这个矩阵(在我的代码中mtx是较短的名称)
fname = "calibrationC300.yaml"
data = dict(
Matrix = mtx,
)
with open(fname, "w") as f:
yaml.dump(data, f, default_flow_style=False) 但是我在YAML文件中读取的是完全错误的(仅仅是错误的转换？)
Matrix: !!python/object/apply:numpy.core.multiarray._reconstruct
args:
- &id001 !!python/name:numpy.ndarray ''
- !!python/tuple [0]
- b
state: !!python/tuple
- 1
- !!python/tuple [3, 3]
- !!python/object/apply:numpy.dtype
args: [f8, 0, 1]
state: !!python/tuple [3, <, null, null, null, -1, -1, 0]
- false
- !!binary |
cWM87e1YkEAAAAAAAAAAAIUEEyb5SH1AAAAAAAAAAACp/Z3yc2qQQFv0vPqb5nZAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAPA/这是我第一次使用Yaml文件，我哪里做错了？有没有方法可以在yaml文件中获得简单形式的矩阵(就像我从代码中获得的那样)？提前谢谢你
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2018-09-21 09:36:07
不同之处在于float和numpy.float64。Yaml使用更复杂的方式来表示numpy.float64。如果您喜欢可读性更好的yaml，您可以将其更改为float。请参见以下示例：
print(yaml.dump({'test': 1, 'data':float(0.2)}, default_flow_style=False))
print(yaml.dump({'test': 2, 'data':numpy.float64(0.2)}, default_flow_style=False))输出为：
data: 0.2
test: 1
data: !!python/object/apply:numpy.core.multiarray.scalar
- !!python/object/apply:numpy.dtype
args:
- f8
- 0
- 1
state: !!python/tuple
- 3
- <
- null
- null
- null
- -1
- -1
- 0
- !!binary |
mpmZmZmZyT8=
test: 2Stack Overflow用户
发布于 2016-11-19 20:54:00
这里唯一的错误似乎是您对numpy内部如何以及应该如何转储到YAML的期望。
一个简单的方法是检查你得到的YAML是不是正确的，就是load what you dump-ed：
import ruamel.yaml
import numpy
import pprint
mtx = [[1.00665266e+03, 0.00000000e+00, 5.08285432e+02],
[0.00000000e+00, 1.01086937e+03, 3.45995536e+02],
[0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00],]
data = dict(Matrix=mtx)
yaml_str = ruamel.yaml.dump(data, default_flow_style=False)
data = ruamel.yaml.load(yaml_str)
print(data)这就给出了：
{'Matrix': [[1006.65266, 0.0, 508.285432], [0.0, 1010.86937, 345.995536], [0.0, 0.0, 1.0]]}numpy使用的特殊类型是，而不是转储为简单的(和可读的) YAML，不能保证可以重新加载。对于一些构造来说，这可能是可能的，尽管它很容易导致歧义，而AFAIK简化对于任何numpy类型都是不可能的。
当然，您可以在不让numpy提供其恢复信息的情况下转储该YAML，方法是：
ruamel.yaml.round_trip_dump(data, sys.stdout)这就给出了：
Matrix:
- - 1006.65266
- 0.0
- 508.285432
- - 0.0
- 1010.86937
- 345.995536
- - 0.0
- 0.0
- 1.0更具可读性，但当您再次从其YAML表示中load()它时，它不会自动成为numpy.multiarray。
Stack Overflow用户
发布于 2016-11-19 17:59:31
我也不是专家，但是生成的yaml似乎是正确的。您可以看到，默认情况下原始类型呈现得很好。对于其他人，你可能不得不采取一些行动。在documentation上阅读这里。
祝好运!
)我没有足够的代表。发表评论，否则我会留下这篇文章作为评论。)
https://stackoverflow.com/questions/40691311
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