尝试将列添加到数据文件答案

【问题标题】：Trying to add a column to a data file尝试将列添加到数据文件
【发布时间】：2016-09-27 07:54:48
【问题描述】：

我有一个包含 2 列的数据文件，x 范围从 -5 到 4 和 f(x)。我需要用 |f(x)| 添加第三列f(x) 的绝对值。然后我需要将 3 列导出为新的数据文件。

目前我的代码如下所示：

from numpy import *
data = genfromtxt("task1.dat")
c = []
ab = abs(data[:,1])
ablist = ab.tolist()
datalist = data.tolist()
c.append(ablist)
c.append (datalist)
A = asarray (c)
savetxt("task1b.dat", A)

它为“A = asarray(c)”行提供了以下错误消息：

ValueError : setting an array element with a sequence.

有人知道添加此列和导出数据文件的快速有效的方法吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy append

【解决方案1】：

您将在c 的列表中获得一个列表。

无论如何，我认为这更清楚：

import numpy as np
data = np.genfromtxt("task1.dat")
data_new = np.hstack((data, np.abs(data[:,-1]).reshape((-1,1))))
np.savetxt("task_out.dat", data_new)

【讨论】：

【解决方案2】：

c 是一个列表，当你执行时

c.append(ablist)
c.append (datalist)

它将 2 个不同形状的列表附加到列表 c。它可能最终看起来像这样

c == [ [ [....],[....]], [....]]

由于形状差异，numpy.asarray 无法解析（我说可能是因为我假设genfromtxt("task1.dat") 中有一个二维矩阵）

你可以做些什么来连接列

from numpy import *
data = genfromtxt("task1.dat")
ab = abs(data[:,1])
c = concatenate((data,ab.reshape(-1,1),axis=1)
savetxt("task1b.dat", c)

【讨论】：

【解决方案3】：

data 是一个二维数组，如：

In [54]: data=np.arange(-5,5).reshape(5,2)

In [55]: data
Out[55]: 
array([[-5, -4],
       [-3, -2],
       [-1,  0],
       [ 1,  2],
       [ 3,  4]])

In [56]: ab=abs(data[:,1])

concatenate 2 个数组有多种方法。在这种情况下，data 是 2d，ab 是 1d，因此您必须采取一些步骤来确保它们都是 2d。 np.column_stack 为我们做这件事。

In [58]: np.column_stack((data,ab))
Out[58]: 
array([[-5, -4,  4],
       [-3, -2,  2],
       [-1,  0,  0],
       [ 1,  2,  2],
       [ 3,  4,  4]])

通过对索引稍作更改，我们可以将 ab 从一开始设为列数组，并在第二轴上简单地创建 concatenate：

ab=abs(data[:,[1]])   
np.concatenate((data,ab),axis=1)

===================

与您的tolist 相同的数字会产生c 类似

In [72]: [ab.tolist()]+[data.tolist()]
Out[72]: [[4, 2, 0, 2, 4], [[-5, -4], [-3, -2], [-1, 0], [1, 2], [3, 4]]]

这对array 来说不是很好的输入。

要走列表路线，您需要对 zip 进行迭代：

In [86]: list(zip(data,ab))
Out[86]: 
[(array([-5, -4]), 4),
 (array([-3, -2]), 2),
 (array([-1,  0]), 0),
 (array([1, 2]), 2),
 (array([3, 4]), 4)]

In [87]: c=[]

In [88]: for i,j in zip(data,ab):
    c.append(i.tolist()+[j])
   ....:     

In [89]: c
Out[89]: [[-5, -4, 4], [-3, -2, 2], [-1, 0, 0], [1, 2, 2], [3, 4, 4]]

In [90]: np.array(c)
Out[90]: 
array([[-5, -4,  4],
       [-3, -2,  2],
       [-1,  0,  0],
       [ 1,  2,  2],
       [ 3,  4,  4]])

显然这会比数组连接要慢，但研究这可能有助于您理解数组和列表。

【讨论】：