使用numpy将自定义数据类型保存到文本文件或从文本文件加载自定义数据类型
可以通过以下步骤完成：
- 定义自定义数据类型：首先，我们需要使用numpy的
dtype函数定义自定义数据类型。自定义数据类型可以包含多个字段，每个字段可以指定名称和数据类型。例如，我们可以定义一个包含姓名和年龄字段的自定义数据类型：
import numpy as np
# 定义自定义数据类型
person_dtype = np.dtype([('name', 'S20'), ('age', int)])- 创建数据数组：接下来，我们可以使用自定义数据类型创建一个numpy数组，并填充数据：
# 创建数据数组
data = np.array([('Alice', 25), ('Bob', 30), ('Charlie', 35)], dtype=person_dtype)- 保存到文本文件：使用numpy的
savetxt函数可以将数据保存到文本文件。我们可以指定文件名、数据数组和分隔符等参数。例如，将数据保存到名为data.txt的文本文件中，使用逗号作为字段分隔符：
# 保存到文本文件
np.savetxt('data.txt', data, delimiter=',', fmt='%s,%d')- 从文本文件加载数据：使用numpy的
loadtxt函数可以从文本文件加载数据。我们可以指定文件名、数据类型和分隔符等参数。例如，从名为data.txt的文本文件中加载数据：
# 从文本文件加载数据
loaded_data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=person_dtype)通过以上步骤，我们可以使用numpy将自定义数据类型保存到文本文件或从文本文件加载自定义数据类型。这种方法适用于需要保存和加载包含自定义数据类型的numpy数组的场景。
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关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
数据迁移、tcp/ip、windows
事情背景是 2018年建立了网站，网站有工信部备案号。主域名、IP都正常在用。网站接入方式是 租赁虚拟空间。等保备案号、等保级别、等保系统都没有。系统软件版本是 windows 2008，路由器、交换机、服务器、安全设备都 “为虚拟机，不是独立单台服务器”
网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
1、对网站数据进行迁移腾讯云支不支持？
2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 278提问于2022-03-08
4回答
之前买的服务器可以退款么？
费用中心、5折上云
之前买的服务器可以退款么？你这活动力度好大啊
标题：腾讯云云产品新购特惠，五折上云！
地址：https://cloud.tencent.com/act/first_purchase?utm_source=portal&utm_medium=banner&utm_campaign=firstpurchase&utm_term=0109
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36
浏览 1600提问于2018-01-20
1回答
将numpy的flatten_dtype与具有标题的结构化数据类型一起使用
python、numpy
我通常不会在这些论坛上发布问题，但我已经搜索了所有的地方，我没有找到任何关于这个问题的东西。
我正在使用结构化数组来存储实验数据。我使用title来存储有关字段的信息，在本例中是度量单位。当我在我的数据类型上调用numpy.lib.io.flatten_dtype()时，我得到：
ValueError: too many values to unpack
File "c:\Python25\Lib\site-packages\numpy\lib\_iotools.py", line 78, in flatten_dtype
(typ, _) = ndtype.field
浏览 0提问于2010-08-17得票数 0
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1回答
为什么"NumPy操作自动将张量转换为numpy数组“？这个特性是如何实现的？
python、numpy、tensorflow
阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
1回答
Dask array mean抛出“使用序列设置数组元素”异常，其中pandas array mean起作用
python、arrays、numpy、dask
我有一个由一列numpy数组组成的pandas数据帧。我可以使用numpy.mean函数来计算数组的平均值。
import numpy
import pandas
f = pandas.DataFrame({"a":[numpy.array([1.0, 2.0]), numpy.array([3.0, 4.0])]})
numpy.mean(f["a"]) # returns array([2., 3.])
我想在Dask做同样的事情。
import dask.dataframe
import dask.array
g = dask.dataframe.from
浏览 12提问于2020-02-18得票数 1
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1回答
NumPy:使用loadtxt或genfromtxt读取不完整的结构
python、numpy、load、tuples、genfromtxt
我需要将一个ASCII文件读入Python，其中文件的摘录如下所示：
E M S T N...
...
9998 1 1 128 10097 10098 10199 10198 20298 20299 20400 20399
9999 1 1 128 10098 10099 10200 10199 20299 20300 20401 20400
10000 1 1 128 10099 10100 10201 10200 20300 20301 20402 20401
10001 1 2 44 2071 2172 12373 12272
10002 1 2 44 217
浏览 0提问于2011-04-14得票数 2
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1回答
我正在尝试将一些代码从MATLAB移植到Python。MATLAB使用abs(数据)来获得数据中复数的绝对值。我使用h5py模块将其放入ndarray(dim - (151402, 16, 64))中。这个数组包含实数和图像的值，我想要计算它们的绝对值。Numpy文档建议使用np.abs函数，但在此ndarray上使用时，我会得到以下结果 error --> `numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'absolute' did
not contain a loop with signature matching ty
浏览 316提问于2020-09-10得票数 1
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1回答
如何定义自定义浮点类型的numpy dtype(Numpy)
c++、python、numpy、boost-python
我有一个自定义浮点数据类型，它使用两个64位浮点数(来自dd_real的双双类)模拟128位浮点数。从C++，我想导出一个ndarray到python。我已经知道如何对64位浮点数执行此操作，但是对于双双，我需要指定我自己的自定义dtype。怎么做？
注意: numpy有自己的128位浮点数(np.float128)，不幸的是，这个映射到C/C++中的long double，这仅仅是存储在128位中的一个80位浮点数(在我的平台上)。
事实上，我们应该能够像numpy导出np.float128那样做到这一点(我只是不知道它是如何做到的)，唯一的区别是它在C++端使用dd_real而不是long
浏览 0提问于2012-12-01得票数 13
3回答
将Python列表转换为Numpy Array InPlace
python、arrays、list、numpy、in-place
我有一个庞大的python列表(16 GB)，我想将它转换为numpy数组。我负担不起这份声明
huge_array = np.array(huge_list).astype(np.float16)
我正在寻找一些有效的方法来将这个huge_list转换成numpy array，而不需要复制它。
有人能提出一个有效的方法来做到这一点吗？这可能需要先将列表保存到磁盘，然后将其作为numpy数组加载，我对此没有意见。
我会非常感谢你的帮助。
编辑1：huge_list是在运行时创建的内存中的python列表，因此它已经占用了16 it。我需要将它转换为numpy float16数组。
浏览 1提问于2016-08-19得票数 3
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2回答
在python中，有没有更好的方法将字段添加到结构化的numpy数组中？
arrays、python-3.x、numpy、structured-array
new_dtyp = ny.dtype(finpat.dtype.descr + [('sl','i8'),('diff','i8'),('errtot','i8')])
paterror = ny.array(finpat, dtype=new_dtyp)
我使用的代码虽然可以工作，但给出了警告消息。如下所示..。
FutureWarning:在numpy 1.14中，具有不同字段名的结构化数组之间的赋值将发生变化。
以前，dst中的字段将被设置为src中同名字段的值。在numpy 1.14中，字
浏览 6提问于2018-02-12得票数 0
3回答
使用标量或列表/数组时，python/numpy中的类型转换不一致
python、arrays、numpy、floating-point、type-conversion
我有一个关于python/numpy执行类型转换的奇怪方式的问题。当我在float32和float64数字之间执行算术运算时，较低的精度被转换为float64，然后执行该操作，结果将为float64。但是当list或numpy数组由float32数字组成时，这种类型转换是以相反的方向执行的，即这次是将float64数字向下转换为float 32数字。
>> a = numpy.float32(10.0)
>> b = numpy.float64(1.0)
>> (a/b).dtype
dtype('float64')
>>
浏览 11提问于2016-12-02得票数 2
4回答
使用numpy.loadtxt()将文本文件作为字符串加载
python、numpy
我想加载一个大的文本文件(大约1 GB，3*10^6行和10 - 100列)作为包含字符串的2D np数组。但是，numpy.loadtxt()似乎只接受浮点数作为默认值。是否可以为整个数组指定另一种数据类型？我尝试过以下几种方法，但没有成功：
loadedData = np.loadtxt(address, dtype=np.str)
我得到以下错误消息：
/Library/Python/2.7/site-packages/numpy-1.8.0.dev_20224ea_20121123-py2.7-macosx-10.8-x86_64.egg/numpy/lib/npyio.pyc in
浏览 0提问于2013-02-21得票数 25
6回答
如何在不保存到磁盘的情况下在python子进程之间传递大型numpy数组？
python、numpy、subprocess、pass-by-reference、ctypes
有没有在不使用磁盘的情况下在两个python子进程之间传递大量数据的好方法？这是一个我希望实现的卡通例子：
import sys, subprocess, numpy
cmdString = """
import sys, numpy
done = False
while not done:
cmd = raw_input()
if cmd == 'done':
done = True
elif cmd == 'data':
##Fake data. In real life,
浏览 3提问于2011-02-18得票数 27
回答已采纳
2回答
如何将混合数据类型的制表符分隔文件加载到numpy或pandas中？
python、numpy、pandas
我有一个制表符分隔的数据集，它加载到Excel中，在数据类型方面看起来像这样，但维度为83x 23275。正如您所看到的，此数据集是混合类型，第0行和第0列的类型为string。
"A" "B" "C" "D"
"2000-01-01" 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
"2000-01-02" 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236
&
浏览 0提问于2015-11-12得票数 0
1回答
在python中的进程之间共享连续的numpy数组
python、numpy、multiprocessing、shared-memory、caffe
虽然我已经找到了许多类似于我的问题的答案，但我不认为它已经在这里直接解决了--我还有几个问题要问。共享连续numpy数组的动机如下：
我使用Caffe上运行的卷积神经网络对图像进行回归，得到一系列连续的值标签。
图像需要特定的预处理和数据增强。
(1)标签的连续性(它们是浮动的)和(2)数据增强的约束意味着我在python中对数据进行预处理，然后使用Caffe中的内存数据层作为连续的numpy数组。
将训练数据加载到内存中相对较慢。我想将其并行化如下：
(1)我编写的python创建了一个“数据处理程序”类，它实例化了两个连续的numpy数组。(2)工作进程在这些num
浏览 0提问于2015-07-01得票数 23
1回答
dtype对象的Numpy数组的sys.getsizeof()和nbytes值有很大不同
python、arrays、pandas、numpy、memory
我有一个名称的样本数据集。它是一个csv文件，有2列，每列200行。这两列都包含随机名称。我使用以下代码将csv文件加载到pandas Dataframe中，将dataframe转换为numpy数组，然后将numpy数组转换为标准python列表。代码如下：
x_df = pd.read_csv("names.csv")
x_np = x_df.to_numpy()
x_list = x_np.tolist()
print("Pandas dataframe:")
print('Using sys.getsizeof(): {}'.format
浏览 0提问于2021-03-26得票数 0
1回答
NumPy:在“allow_pickle=False”中使用“np.save()”的后果
python、numpy
根据NumPy文档，默认情况下，矩阵是用allow_pickle=True保存的，而且，它们还可以判断这种默认行为可能会产生什么问题：
allow_pickle : bool，可选
允许使用Python泡菜保存对象数组。不允许选择的原因包括安全性(加载泡沫化数据可以执行任意代码)和可移植性(在不同的Python安装上可能无法加载泡沫化对象，例如，如果存储的对象需要不可用的库，并且不是所有的泡沫化数据在Python 2和Python 3之间兼容)。
默认值: True
在阅读了它之后，我当然更喜欢使用allow_pickle=False --但是当它以这种方式使用时，他们不会告诉它有什么
浏览 10提问于2017-01-17得票数 13
回答已采纳
1回答
如何使用numpy.void类型
python、matlab、numpy、scipy
我通过.mat加载了一个MATLAB scipy.io.loadmat文件，它给了我一个numpy.void对象的列表。
它们是什么，如何使用它们，在哪里可以获得参考文档？
浏览 2提问于2014-08-11得票数 47
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5回答
将二维numpy数组转换为结构化数组
python、numpy
我正在尝试将一个二维数组转换为一个带有命名字段的结构化数组。我希望2D数组中的每一行都是结构化数组中的新记录。不幸的是，我尝试过的任何东西都没有按我期望的方式工作。
我从以下几点开始：
>>> myarray = numpy.array([("Hello",2.5,3),("World",3.6,2)])
>>> print myarray
[['Hello' '2.5' '3']
['World' '3.6' '2']]
我想转
浏览 4提问于2010-09-02得票数 42
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