python - 使用 "genfromtxt"提取列

Question

在问这个问题之前我已经阅读了这两个问题( q1 和 q2 )但是我没有找到任何令人满意的答案

我需要从二维数组中提取两列，而不是使用 pandas 或 loadtxt，而是使用 genfromtxt

目前，我所做的是:

X = np.genfromtxt('File1.csv', 
                    delimiter='\t', 
                    skip_header=0, skip_footer=0, 
                    names=True , usecols=("Time") )

Y = np.genfromtxt('File1.csv', 
                    delimiter='\t', 
                    skip_header=0, skip_footer=0, 
                    names=True , usecols=("Profit") )

然后，使用 matplotlib我绘制 Y vs X，结果完美

现在，我在想我应该以“正确”的方式去做，避免读取数组两次。所以我尝试了解包功能:

 X, Y = np.genfromtxt('File1.csv', 
                    delimiter='\t', 
                    skip_header=0, skip_footer=0, 
                    names=True , usecols=("Time", "Profit"), unpack=True )

我收到消息:要解压的值太多

现在，如果我在不解包的情况下使用一个输出向量(比如 Z)编写上一个命令，则向量 Z 将包含一个无法直接绘制的元组。

这个看似简单的问题有什么解决方案吗？

Answer 1

当您有多个命名字段时，您将有一个 1-d structured array ，像这样:

>>> np.genfromtxt('File1.csv', delimiter='\t', names=True, usecols=("Time", "Profit"))
array([(0.0, 1.0), (2.0, 3.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0)], 
      dtype=[('Time', '<f8'), ('Profit', '<f8')])

您不能解压缩一维结构化数组，因为 unpack=True 所做的只是转置您的数组，以便列沿第一个轴变化，而一维数组的转置本身.因此，使用 unpack 会得到相同的结果:

>>> np.genfromtxt('File1.csv', delimiter='\t', names=True, usecols=("Time", "Profit"), unpack=True)
array([(0.0, 1.0), (2.0, 3.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0)], 
      dtype=[('Time', '<f8'), ('Profit', '<f8')])

即使您像@Roberto 建议的那样在您的 usecols 参数中使用数字，您仍然会遇到问题，因为使用 names=True 会给您一个结构化数组，如果您有更多而不是一个字段(这就是为什么您在第一次尝试时没有注意到它)。

如果将其保存为 Z，则可以像这样绘制

plt.plot(Z['Time'], Z['Profit'])

或者您可以按照最初的要求拆分它:

X, Y = Z['Time'], Z['Profit']