我有一个简单的元素列表,我正在尝试用它做一个。
这种天真的方法失败了:
y = np.array([1,2,3], dtype=[('y', float)])
TypeError: expected an object with a buffer interface
将每个元素放入元组中是有效的:
# Manuel way
y = np.array([(1,), (2,), (3,)], dtype=[('y', float)])
# Comprehension
y = np.array([tuple((x,)) for x in [1,2,3]], dtype
这可能有一些重复的线程,但老实说我找不到合适的解决方案。熊猫将是一个简单的解决方案,但在我正在研究的项目中,不会将熊猫作为依赖项。 我正在尝试将列名添加到Numpy数组中,基本上将其转换为结构化数组,即使数据类型都是相同的。 我试过了: signal = np.array([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])
col_names = ('left','right','center')
signal = np.array(signal, dtype = [(n, 'int16') for n in col_name
这是我关于stackoverflow的第一个问题。到目前为止,我所有的问题都已经被问到了,但即使经过大量的研究,我也找不到这个问题的答案。所以这里是这样的:
我想在numpy数组中进行数学运算,我为其强制转换了一个dtype。这在R中是微不足道的,但在python中却很复杂。
import numpy as np
from StringIO import StringIO
test = "a,1,2\nb,3,4"
data = np.genfromtxt(StringIO(test), delimiter=",", dtype=None)
这给了我:
prin
我目前有一个csv文件,大约有350行和50列,我想访问其中的四列。使用genfromtxt,我能够做到这一点。但是,一旦我有了这些列,我想添加一个基于现有列(即newcol=abs(col1-col2))的新列。然而,当我这样做时,我会得到一个错误:too many indices for array。
这是我的代码:
import numpy as np
thedata = np.genfromtxt(
'match_roughgraphs.csv',
skip_header=0,
skip_footer=0,
delimiter='
根据Python Cookbook,下面是如何将元组列表写入二进制文件:
from struct import Struct
def write_records(records, format, f):
'''
Write a sequence of tuples to a binary file of structures.
'''
record_struct = Struct(format)
for r in records:
f.write(record_struct.pack(*r)
我使用numpy.loadtxt从文本文件中提取大量数据,然后使用循环将不同的列放入不同的字典键中,如下所示:
f = numpy.loadtxt(datafile, skiprows=5) # Open and read in the file, skipping to the data
d = {} # Create empty dictionary
for x in range(0, f.shape[1]):
d[x] = f[:,x] # Loop through the columns of the datafile, putting each one into
#
我有一个数据框架如下。我想把它做成一个矮小的数组。当我使用df.values命令时,它是作为numpy数组生成的,但是所有属性都被转换为float。我检查了df.values文档,但没有帮助,我可以将df的相同数据类型分配给numpy吗?
提前感谢您的帮助
High Low ... Volume Adj Close
Date ...
2018-12-20 2509.629883 2441.179932