当只有 1 行时，数组的 shape 和 __len__ 返回 4？答案

【问题标题】：The shape and __len__ of an array return 4 when there is only 1 row?当只有 1 行时，数组的 shape 和 __len__ 返回 4？
【发布时间】：2018-02-05 04:18:47
【问题描述】：

在对 CSV 文件执行 np.loadtxt() 后，我看到以下基于仅包含 1 行数据的文件的结果。

dcsv: [ 45.29625588 -75.92420601  64.66075832   2.25      ]
dcsv shape: (4L,)
dcsv type:  float64
DataSet Length dcsv: 4 Rows

我不知道，为什么它认为有 4 行数据。它识别有 0 行和 2 行或更多，但当只有 1 时返回 4。

2 行示例：

dcsv: [[ 45.29638366 -75.92428038  64.8255732    1.        ]
       [ 45.29638376 -75.92427927  64.82507261  13.        ]]
dcsv shape: (2L, 4L)
dcsv type:  float64
DataSet Length dcsv: 2 Rows

0 行示例：

dcsv: []
dcsv shape: (0L,)
dcsv type:  float64
DataSet Length dcsv: 0 Rows
dcsv = []
dcsv = np.loadtxt('Start5SecondsSIMPy2JS.csv',delimiter=',',skiprows=0,usecols = (0,1,2,3)) 
print "dcsv:", dcsv
print "dcsv shape:", dcsv.shape
print "dcsv type: ", dcsv.dtype
print "DataSet Length dcsv:",dcsvLen,"Rows"

提供解决方案将不胜感激。

我需要解决方案来处理 0,1,2.....10,000+ 行。 np.atleast_2d 和 ndim 都产生了 1 的结果，有 0 行和 1 行。我的解决方案是使用 np.size，它返回 0 表示 0 行，返回 4 表示 1 行，并且这些方法中的任何一种都允许我识别具有 0 行或 1 行的文件。 np.ndarray.len 将处理任何数量 >= 2 的行。

【问题讨论】：

如果您希望形状为 (1, 4)，请使用参数 ndmin=2。

标签： python arrays csv numpy dimensions

【解决方案1】：

出于某种原因，numpy.loadtxt 默认压缩长度为 1 的轴，而不是保留输入的行列结构。您可以指定ndmin=2 来保留结构：

ndmin：int，可选
返回的数组至少有 ndmin 方面。否则一维轴将被挤压。合法的值：0（默认）、1 或 2。

【讨论】：

【解决方案2】：

numpy.ndarray 的 __len__ 方法返回第一个维度的长度。在您的情况下，形状为(4L, )，因此len 或__len__ 将返回4。

如果要添加维度，例如，可以指定数组应为 atleast_2d：

>>> dcsv = np.atleast_2d(dcsv)

【讨论】：

0 行产生：dcsv 形状：（1L，0L）和数据集长度 dcsv：1 行，而 1 行产生：dcsv 形状：（1L，4L）和数据集长度 dcsv：1 行。有什么想法吗？
我认为这是因为 0 行被解释为np.array([[]])。在这种情况下，您对shape 和#rows 有何期望？从理论上讲，它给出了预期的输出：找到 1 行，0 列.... :-]