它们看起来非常相似,我很好奇哪种方案对财务数据分析更有利.
在另一个问题中,如果我可以提供我遇到问题的阵列,其他用户会提供一些帮助.但是,我甚至在基本的I/O任务中失败,例如将数组写入文件.
任何人都可以解释我需要将4x11x14 numpy数组写入文件需要什么样的循环？
这个数组包含四个11 x 14数组,所以我应该用一个漂亮的换行符来格式化它,以便在其他数据上更容易读取文件.
编辑:所以我尝试了numpy.savetxt函数.奇怪的是,它给出了以下错误:
TypeError: float argument required, not numpy.ndarray
我假设这是因为该函数不适用于多维数组？我想在一个文件中找到任何解决方案吗？
我有一个example.csv包含内容的文件
1,"A towel,",1.0
42," it says, ",2.0
1337,is about the most ,-1
0,massively useful thing ,123
-2,an interstellar hitchhiker can have.,3
我如何example.csv用Python 阅读？
同样,如果我有
data = [(1, "A towel,", 1.0),
(42, " it says, ", 2.0),
(1337, "is about the most ", -1),
(0, "massively useful thing ", 123),
(-2, "an interstellar hitchhiker can have.", 3)]
如何data使用Python 写入CSV文件？
说我有这种格式的csv file.csv:
dfaefew,432,1
vzcxvvz,300,1
ewrwefd,432,0
如何将第二列作为numpy.array导入,将第三列作为另一个列导入如下:
second = np.array([432, 300, 432])
third = np.array([1, 1, 0])
我在Ubuntu中使用python2.7.
先生!
说我有一个文件myfile.txt包含:
1 2.0000 buckle_my_shoe
3 4.0000 margery_door
如何将数据从文件导入numpy数组作为int,float和string？
我的目标是:
array([[1,2.0000,"buckle_my_shoe"],
[3,4.0000,"margery_door"]])
我一直玩弄以下无济于事:
a = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=(numpy.int_,numpy.float_,numpy.string_))
编辑:另一种方法可能是使用ndarray类型并转换后.
b = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=numpy.ndarray)
array([['1', '2.0000', 'buckle_my_shoe'],
['3', '4.0000', 'margery_door']], dtype=object)
我在python中读取由制表符分隔的csv文件时遇到问题.我使用以下功能:
def csv2array(filename, skiprows=0, delimiter='\t', raw_header=False, missing=None, with_header=True):
"""
Parse a file name into an array. Return the array and additional header lines. By default,
parse the header lines into dictionaries, assuming the parameters are numeric,
using 'parse_header'.
"""
f = open(filename, 'r')
skipped_rows = []
for n in range(skiprows):
header_line = f.readline().strip()
if raw_header:
skipped_rows.append(header_line)
else:
skipped_rows.append(parse_header(header_line))
f.close()
if missing:
data = genfromtxt(filename, dtype=None, names=with_header,
deletechars='', skiprows=skiprows, missing=missing)
else:
if delimiter != '\t':
data = genfromtxt(filename, dtype=None, names=with_header, delimiter=delimiter, …我想用 csv 数据创建一个图像。
我正在阅读 csv：
f = open('file.csv', 'rb')
reader = csv.reader(f)
从这里开始，我想制作一个灰度图像，将列表中的每一行数字转换为图像文件中的一行强度。
不确定什么会有用，但这里有一些关于我的 csv 文件的详细信息：使用浮点数，列：315，行：144
谢谢
我有一个非常基本的神经网络。对于数组数据，我需要执行什么代码才能将数组指向Excel文件中的数据？
这是带有硬编码数据的代码。
我如何告诉阵列查看计算机上的另一个文件？
import numpy as np
# X = (hours studying, hours sleeping), y = score on test
xAll = np.array(([2, 9], [1, 5], [3, 6], [5, 10], [8,8], [1,4]),
dtype=float) # input data
y = np.array(([92], [60], [89], [91], [99]), dtype=float) # output
# scale units
xAll = xAll/np.amax(xAll, axis=0) # scaling input data
y = y/100 # scaling output data (max test score is 100)
# split data
X = np.split(xAll, [5])[0] # training data has to …我想知道我们可以在一个数组中逐行读取.例如:
array([[ 0.28, 0.22, 0.23, 0.27],
[ 0.12, 0.29, 0.34, 0.21],
[ 0.44, 0.56, 0.51, 0.65]])
以数组形式读取第一行以执行某些操作,然后继续第二行数组:
array([0.28,0.22,0.23,0.27])
产生上述数组的原因是这两行代码:
from numpy import genfromtxt
single=genfromtxt('single.csv',delimiter=',')
single.csv
0.28, 0.22, 0.23, 0.27
0.12, 0.29, 0.34, 0.21
0.44, 0.56, 0.51, 0.65
使用readlines()看起来像生成列表而不是数组.就我而言,我正在使用csv文件.我试图逐行使用值行而不是一起使用它们以避免内存错误.谁能帮我？
with open('single.csv') as single:
single=single.readlines()