取“错误不能使用灵活类型”python 中读取的数据的平均值答案

【问题标题】：taking mean of data read in 'error cannot perform reduce with flexible type' python取“错误不能使用灵活类型”python 中读取的数据的平均值
【发布时间】：2013-06-21 02:15:33
【问题描述】：

我正在尝试从文本文件中读取数据并取该数据的平均值，但我收到错误无法使用灵活类型执行 reduce。我不知道为什么，有人可以帮忙。这是我的代码。

right=open('01phi.txt','r').readlines()  
right=str(right) 
a=np.asarray(right)
b=np.mean(a)
print b

EDIT：我现在正在使用这一行 right=np.genfromtxt('01phi.txt') 但它会产生此错误Line #10 (got 3 columns instead of 7)，因为数组中的这一行没有那么大。 Using genfromtxt to import csv data with missing values in numpy 这个链接告诉我如何忽略底线或如何填写底线，但这两种方法都会扼杀平均值。有没有办法解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： python numpy mean

【解决方案1】：

right 是一个字符串。 np.asarray(some_string) 返回具有字符串 dtype 的数组。 NumPy 的 np.mean 函数在传递字符串 dtype 数组时引发 TypeError。

In [29]: np.asarray('1 2 3')
Out[29]: 
array('1 2 3', 
      dtype='|S5')
In [31]: np.mean(a)
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

改为使用np.genfromtxt 或np.loadtxt 从文本文件加载数组：

a = np.genfromtxt(filename, ...)

【讨论】：

是的，这应该对我有用，但是当我使用 genfromtxt 时出现错误，它显示第 12 行（得到 2 列而不是 5 列），因为我的文本文件底行中的数字较少。但我只想将所有数字导入到一个数组中。我不知道如何解决这个问题
这告诉我如何忽略底部值或填充缺失值stackoverflow.com/questions/3761103/… 但它很重要我不这样做，因为这会挤压平均值。有没有办法解决这个问题？
有一种方法可以传递custom file-like objects to np.genfromtxt。您可以使用类似的东西来处理短行并返回完整行。但是，我认为这比您真正想要在这里使用的代码要多。我认为编写一个预处理脚本会更容易，它将旧数据文件（通过在缺失的列中添加零）重写为 np.genfromtxt 可以读取的文件。