np.genfromtxt 返回一个列表，而不是一个数组

Question

我正在使用np.genfromtxt() 读取一系列以逗号分隔的文本文件并加载到 NumPy 数组中以进行下游处理（并最终写入 HDF5）。
当有 4 行（或更多）行（1 个标题、2 个以上数据行、1 个页脚）时，代码可以正常工作（返回一个数组）。读取 4 行后对 array.shape 的检查给出(2, )。 （第一行和最后一行不读）

当我只有 3 行（1 个页眉、1 个数据行、1 个页脚）时，我不明白返回了什么。对array.shape 的检查给出()，当我打印数组时，没有括号[]。我认为这是一个清单。当np.genfromtxt() 只找到一行数据时，我需要做什么才能获取数组？

我创建了一个示例来模拟 2 个简单文件的行为。 （数据和输出遵循源代码）。 注意：字段名称和数据类型用np.dtype.定义，我用skip_header=1, skip_footer=1跳过第一行和最后一行，usecols=()只读取一些列。

import numpy as np
import glob
dsp_dt = np.dtype ( [('H','S2'), ('YYMMDD',int),  
          ('NAME','S40'), ('COUNT',int)] )

for dsp_name in glob.glob('data_2019-10-*.txt'):
    print(dsp_name)

    dsp_recarr = np.genfromtxt(dsp_name, delimiter=',', dtype=dsp_dt, 
                               skip_header=1, skip_footer=1, usecols=(1,2,3),
                               names=None, encoding=None)
    print(dsp_recarr.dtype)
    print(dsp_recarr.shape)
    print(dsp_recarr)

文件：data_2019-10-01.txt

H,YYMMDD,NAME,COUNT
S,191001,NAME_1,13
S,191001,Overall,13
F,191001

文件：data_2019-10-02.txt

H,YYMMDD,NAME,COUNT
D,191002,NODATA,0
F,191002

输出：

data_2019-10-01.txt
[('YYMMDD', '<i4'), ('NAME', 'S40'), ('COUNT', '<i4')]
(2,)
[(191001, b'NAME_1', 13) (191001, b'Overall', 13)]

data_2019-10-02.txt
[('YYMMDD', '<i4'), ('NAME', 'S40'), ('COUNT', '<i4')]
()
(191002, b'NODATA', 0)

Answer 1

In [92]: dsp_dt = np.dtype ( [('H','S2'), ('YYMMDD',int),   
    ...:           ('NAME','S40'), ('COUNT',int)] )                                              
In [93]: txt="""H,YYMMDD,NAME,COUNT 
    ...: S,191001,NAME_1,13 
    ...: S,191001,Overall,13 
    ...: F,191001"""                                                                             
In [94]:                                                                                         
In [94]: dsp_recarr = np.genfromtxt(txt.splitlines(), delimiter=',', dtype=dsp_dt,  
    ...:                                skip_header=1, skip_footer=1, usecols=(1,2,3), 
    ...:                                names=None, encoding=None)                               
In [95]: dsp_recarr                                                                              
Out[95]: 
array([(191001, b'NAME_1', 13), (191001, b'Overall', 13)],
      dtype=[('YYMMDD', '<i8'), ('NAME', 'S40'), ('COUNT', '<i8')])
In [96]: _.shape                                                                                 
Out[96]: (2,)

只有一根数据线：

In [97]: dsp_recarr = np.genfromtxt(txt.splitlines(), delimiter=',', dtype=dsp_dt,  
    ...:                                skip_header=1, skip_footer=2, usecols=(1,2,3), 
    ...:                                names=None, encoding=None)                               
In [98]: dsp_recarr                                                                              
Out[98]: 
array((191001, b'NAME_1', 13),
      dtype=[('YYMMDD', '<i8'), ('NAME', 'S40'), ('COUNT', '<i8')])
In [99]: _.shape                                                                                 
Out[99]: ()
In [100]: print(dsp_recarr)                                                                      
(191001, b'NAME_1', 13)

loadtxt 有一个 ndim，我在 genfromtxt 中看不到等效项。

通过重塑：

In [107]: dsp_recarr.reshape(1)                                                                  
Out[107]: 
array([(191001, b'NAME_1', 13)],
      dtype=[('YYMMDD', '<i8'), ('NAME', 'S40'), ('COUNT', '<i8')])
In [108]: print(dsp_recarr.reshape(1))                                                           
[(191001, b'NAME_1', 13)]