使用带有标题的 np.savetxt 保存结构化的 numpy 数组答案

【问题标题】：Save structured numpy array using np.savetxt with header使用带有标题的 np.savetxt 保存结构化的 numpy 数组
【发布时间】：2018-06-25 15:51:50
【问题描述】：

我有一个

形式的结构数组

output = np.zeros(names.size, dtype=[('name', 'U32'), ('r', float),('m',float)])

然后我尝试使用 np.savetxt 将其保存到 csv 文件中。我想知道是否有办法也可以将每列的标签保存为 csv 文件的标题？

提前谢谢你。

【问题讨论】：

output.dtype.names 是这些字段名称的列表。您可以使用该格式作为标题行，例如' '.join(output.dtype.names)
@hpaulj 那不是只给了我三列，我的所有数据都将出现在第一列中吗？
标题行不影响数据的布局。这由答案中指定的fmt 处理。对于savetxt，标头只是它与注释字符一起写入的字符串。

标签： python numpy save structured-array

【解决方案1】：

您可以尝试类似于this SO answer 的解决方案来透视数据

dtypes = [('name', 'U32'), ('r', float),('m',float)]
a = np.zeros(5, dtype=dtypes)
b = numpy.vstack(map(list, a))

您将列表映射到recarray 元组上，然后垂直堆叠它们。

那么你可以做以下...

names = [n for n, t in dtypes]
numpy.savetxt('test.csv', b, header=','.join(names), fmt=','.join(['%s']*b.shape[1]))

【讨论】：

【解决方案2】：

下面是示例代码：

output = np.zeros(names.size, dtype=[('name', 'U32'), ('r', float),('m',float)])
np.savetxt("foo.csv", output, delimiter=",", header="name,r,m", fmt="%s,%f,%f", comments='')

作为documented here。

【讨论】：

它以这种方式给了我 3 列，但所有数据似乎都在第一列中。我猜这是因为结构化数组的每个元素都以'name float float'的形式出现。有没有办法将每个元素分成 3 列？

【解决方案3】：

我发现自己经常遇到这个问题，所以我编写了一个函数来生成标题和格式化字符串以与np.savetxt 一起使用：

你可以在GitHub Gist找到代码。

我没有对它进行广泛的测试，但它可以处理大多数数据类型并生成（可选）自动填充输出。输出格式良好且易于阅读，支持拖放到 excel 中，并且可以轻松读回其中的字段名称和 dtypes 是自动检测的（大部分情况下）。

样本输出：

# x     y1       y2 bools   verylongnamewithshortcontent                     bytes                              objects
  0    -25  3.9e+03     1                              a      b'AvvOkBhFJZIUQsxdg'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  1    255    8e+03     1                              a                b'SxKvotv'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  2   -211  2.5e+03     0                              a              b'tvBQXgqqS'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  3   -830  5.7e+02     1                              a        b'NCFrZHfniaZjeUg'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  4  -3468  8.7e+03     0                              a          b'RxzuvyKCxKBsz'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  5   4644  2.2e+03     1                              a              b'yHijSVfCv'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  6  27946    4e+03     0                              a            b'ywyZeQICJrY'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  7 313770  3.2e+03     1                              a    b'HBEufqJuASVxHRIxpjd'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  8 -76304  7.7e+02     0                              a                     b'UX'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}
  9 427810  8.4e+03     0                              a            b'jmnOEWCvTWg'  {'key1': 12423, 'key2': 'asdfjkl;'}

输入/输出数据类型：

[('x', '<i4'), ('y1', '<i4'), ('y2', '<f8'), ('bools', '?'), ('verylongnamewithshortcontent', '<U7'), ('bytes', 'S20'), ('objects', 'O')]

[('x', '<i4'), ('y1', '<i4'), ('y2', '<f8'), ('bools', '<i4'), ('verylongnamewithshortcontent', '<U1'), ('bytes', '<U22'), ('objects', '<U35')]

【讨论】：