genfromtxt 仅在更改 dtype 后导入第一列

Question

我正在使用 genfromtxt 导入包含各种类型数据的庞大数据集。
我的原始代码运行良好（ucols 是我要加载的列的列表）：

data = np.genfromtxt(fname,comments = '#', skip_header=1, usecols=(ucols))

我的一些值是字符串，所以为了避免输入 NaN，我尝试设置 dtype = None：

        data = np.genfromtxt(fname, dtype = None,comments = '#', skip_header=1, usecols=(ucols)) 

现在由于某种原因，我只得到一列数据，即第一列。有人可以解释我做错了什么吗？

编辑：我现在明白我应该获得一个可以引用以获取整行值的一维结构化数组。但是我希望将我的数据作为一个 numpy 数组，是否可以将 genfromtxt 与 dtype = None 一起使用，并且仍然获得一个 numpy 数组而不是结构化数组，或者是否有一种快速的方法可以在两者之间进行转换。虽然第二种方法不是可取的，除非它可以快速有效，因为我移动的值通常比当前实例大得多。

Answer 1

制作结构化数组并将其写入csv：

In [131]: arr=np.ones((3,), dtype='i,f,U10,i,f')
In [132]: arr['f2']=['a','bc','def']
In [133]: arr
Out[133]: 
array([(1, 1., 'a', 1, 1.), (1, 1., 'bc', 1, 1.), (1, 1., 'def', 1, 1.)],
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<U10'), ('f3', '<i4'), ('f4', '<f4')])
In [134]: np.savetxt('test',arr,fmt='%d,%e,%s,%d,%f')
In [135]: cat test
1,1.000000e+00,a,1,1.000000
1,1.000000e+00,bc,1,1.000000
1,1.000000e+00,def,1,1.000000

使用 dtype=None 加载所有列：

In [137]: np.genfromtxt('test',delimiter=',',dtype=None,encoding=None)
Out[137]: 
array([(1, 1., 'a', 1, 1.), (1, 1., 'bc', 1, 1.), (1, 1., 'def', 1, 1.)],
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<U3'), ('f3', '<i8'), ('f4', '<f8')])

加载列的子集：

In [138]: np.genfromtxt('test',delimiter=',',dtype=None,encoding=None,usecols=
     ...: (1,2,4))
Out[138]: 
array([(1., 'a', 1.), (1., 'bc', 1.), (1., 'def', 1.)],
      dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<U3'), ('f2', '<f8')])