使用布尔向量从 numpy 数组中选择值

Question

我有几个 .txt 文件，其中包含反应时间（标题：“RT”）以及正确与不正确的响应（标题：“错误”，零表示正确，一表示不正确）。这与《实验心理学家的 Python》一书略有不同。

现在我想使用布尔向量从 numpy 数组中选择值（例如，只有正确响应的反应时间）。运行python脚本会导致以下错误：

选择['正确'] = 数据['错误'] == 0

KeyError: '错误'

这是我目前正在编写的代码：

import numpy as np
import glob
import os

# read in file paths
DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
DATA_DIR = os.path.join(DIR, 'Pilotdata')

# define total number of participants
N = 27
counter = 0

# create empty arrays to store data
rt = np.zeros((2, 2, N))

data_file = glob.glob(os.path.join(DATA_DIR, 's[0-9][0-9]_main_data.txt'))


# read in data
for pnr in range(0, N):
    counter += 1
    RAW = np.loadtxt(data_file[counter], dtype=str, unpack=True)

    data = {}

    for i in range(len(RAW)):
        VARNAME = RAW[i][0]

        try:
            VALUES = RAW[i][1:].astype(float)

        except:
            VALUES = RAW[i][1:]

        data[VARNAME] = VALUES

    select = {}
    select['correct'] = data['error'] == 0
    select['incorrect'] = data['error'] == 1

我创建的用于存储值的字典似乎有问题。所以这里是输出的摘录：

"b'error'": array([
"b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'1'",
"b'0'", "b'1'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'", "b'0'",
"b'0'", "b'0'", "b'1'", "b'0'", "b'1'", "b'1'", "b'0'", "b'1'", ...

提前致谢！

编辑： 将 Python 解释器从 3 更改为 2 就可以了。有没有办法让代码在 Python3 中运行？

EDIT2：使用np.genfromtxt 代替np.loadtxt 解决了这个问题。

Answer 1

我认为问题在于您将数组读取为字节文字（请参阅documentation），因此您的字典不包含字符串“error”作为键，而是包含字节文字'b“error”'。您可以通过b"error".decode("utf-8") 对其进行解码：

for i in range(len(RAW)):
    VARNAME = RAW[i][0].decode("utf-8")

    try:
        VALUES = RAW[i][1:].decode("utf-8").astype(float)

    except:
        VALUES = RAW[i][1:]
        # I am not even sure what you are trying to
        # catch here

这可以/应该解决问题。显然numpy.loadtxt 在字节模式下运行，这是 Python 2 中的默认字符串类型（您使用 Python 2 吗？如果是，请移至 Python 3，它更酷！：D）。有关更多信息，请查看精彩的解释 here，其中人们还建议您使用 RAW = np.loadtxt(data_file[counter], dtype=str, unpack=True).astype(str) 可以省去阅读文件时的麻烦。

Answer 2

使用np.genfromtxt 而不是np.loadtxt 解决了这个问题。