python - 切片数组的 IndexError

Question

我想我是在问一个新手问题，但今天花了太多时间寻找答案。在使用 np.genfromtxt 保存和重新加载后天真地尝试对 numpy 数组执行相同的切片操作时，我收到了 IndexError: too many indices for array 错误。

注意:我看到尺寸在重新加载时从 (3,6) 变为 (3,)，但无法将结果转换回尺寸 (3,6) - 这是我认为必须显而易见的部分(或者我可能需要以不同的方式指定类型)

yo = np.arange(18)
yo = yo.reshape(3,6)

print(yo)
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]]

print(yo[:,:2])
[[ 0  1]
 [ 6  7]
 [12 13]]

np.savetxt("test_data.csv", yo, delimiter=",",  fmt='%1.4e')
yo_reloaded = np.genfromtxt("test_data.csv", dtype=(float, float, float, float, float, float), delimiter = ",")

#same as above but doesn't work
print(yo_reloaded[:,:2])
IndexError: too many indices for array

print(yo_reloaded)
[(  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.) (  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.)
 ( 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.)]

# shape changed
print(yo_reloaded.shape)
(3,)

Answer 1

使用dtype=None 告诉genfromtxt 尝试智能地猜测dtype。在这种情况下，由于所有值都是 float ，genfromtxt 将为数组分配一个 float 据类型:

In [19]: yo_reloaded = np.genfromtxt("test_data.csv", dtype=None, delimiter = ",")
In [21]: yo_reloaded.dtype
Out[21]: dtype('float64')

和 yo_reload 的形状为 (3,6)。

相反，如果设置 dtype=(float, float, float, float, float, float):

yo_reloaded = np.genfromtxt("test_data.csv", dtype=(float, float, float, float, float, float), delimiter = ",")

然后 yo_reloaded.dtype 变成:

In [18]: yo_reloaded.dtype
Out[18]: dtype([('f0', '<f8'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<f8'), ('f3', '<f8'), ('f4', '<f8'), ('f5', '<f8')])

这是 structured array 的 dtype .结构化数组的形状是 (3,) 成为 NumPy 将此数组视为由 3 行组成，每行具有由 6 个 float 据类型字段组成的单个值。这根本不是您想要的，而是当您将 dtype 设置为等于类型元组时得到的。

请注意，您还可以使用 dtype=float 获取所需的数组:

In [24]: yo_reloaded = np.genfromtxt("test_data.csv", dtype=float, delimiter = ",")
In [25]: yo_reloaded.shape
Out[25]: (3, 6)
In [26]: yo_reloaded.dtype
Out[26]: dtype('float64')

或者，作为 hpaulj points out ，您可以完全省略 dtype 参数，在这种情况下它默认为 dtype=float。