python - Numpy.savetxt 同时保存字符串和 float 并保持 float 的精度

Question

我写了一个python脚本，

import numpy

a = 8.3
b = 8.29993191
c = abs(a - b)
print c
d = numpy.array(c)
e = ['value']
f = numpy.vstack((e, d))
print f
g = ['valuesssssssssssss']
h = numpy.vstack((g, d))
print h

numpy.savetxt('2k.csv', f, '%s', delimiter = ',')

这是输出，

6.8090000001e-05
[['value']
 ['6.809']]
[['valuesssssssssssss']
 ['6.8090000001e-05']]

显然，我要保存到 csv 文件中的 float 的精度取决于字符串的长度，因为我需要使用 '%s' 来同时保存字符串和 float 。

如何解决这个问题？

Answer 1

在这一行:

f = numpy.vstack((e, d))

vstack 正在将 d 的类型强制转换为 e 的类型。您可以通过打印 f.dtype 来检查这一点。

你应该像这样构建 f

f = np.zeros(1,dtype=('|S5, float64'))
f[0] = e[0],d

请参阅有关结构化数组的文档，特别是 this段落，如果您不理解上面的行。

打印f时，可以选择不同的格式说明符。使用 15 数字和科学记数法，您可以:

np.savetxt('2k.csv', f, fmt = ('%s','%.15e'),delimiter = ',')

生成的文件是

# cat 2k.csv
value,6.809000000096432e-05

要将数字保存在字符串下，请为 savetxt 使用自定义格式:

np.savetxt('2k.csv', f, fmt = '%s\n%.15e')

哪些输出:

# cat 2k.csv
value
6.809000000096432e-05