读取混合类型的文件（浮点数和字符串）

Question

我有一个由N 列和M 行组成的数据文件，我需要读取它们并将每一列存储到一个数组/列表中。该文件通常填充数字（浮点数），在这些情况下我可以这样做：

import numpy as np
f_data = np.loadtxt('file.dat', unpack=True)

结果是作为子列表存储在 f_data 中的列，其中的元素是 floats，正如预期的那样。

其他时候文件可能有散落在各处的随机字符串（请参阅此类文件的示例here）在这些情况下，我需要以相同的方式读取它（即：解压缩存储在列表/数组中的每一列和其中的所有元素都存储为float 类型），所有字符串都转换为默认浮点数（例如99.999）

在上面的数据文件示例中，5 列在读取后会如下所示：

f_data[5]
[2.049, 0.946, 0.942, 0.889, 99.999, 0.879, 0.989, 1.142, 1.062, 0.551, 1.233, 0.503]

请注意，所有元素都是 float 类型，并且找到的字符串已转换为 99.999 并存储为浮点数。

np.genfromtxt 能够读取混合类型的文件，但结果是所有浮点数都存储为字符串，这不是我需要的。

我该怎么做？

Answer 1

np.genfromtxt 是答案，但要让它正常工作有点棘手。

试试：

np.genfromtxt("file.txt", dtype=float, filling_values=99.99)

这在任何情况下都会强制类型为浮点数。当 numpy 发现一个不是浮点数的值时，它会声明该值无效，因此会丢失。填充值给出了当数据丢失时要做什么的默认答案，在你的例子中是 99.99。

并且，要按要求进行编辑，按列存储，添加 unpack=True，得到总答案，

np.genfromtxt("file.txt", dtype=float, filling_values=99.99, unpack=True)