numpy 用复数读取 .csv答案

【问题标题】：numpy read .csv with complex numbernumpy 用复数读取 .csv
【发布时间】：2013-08-19 06:48:22
【问题描述】：

堆栈溢出，

我有一个包含复数的矩阵（例如 -2.2982235934153075E-11+2.1179547211742553E-9i），我需要将其导入 numpy 数组。我一直在使用genfromtext(file) 来解析我所有其他的真实值，但我得到了一个nan 来处理所有复杂的值。有任何想法吗？

self.raw = (genfromtxt(self.loc, delimiter=',', skip_header=9, dtype=float))
[m,n] = shape(self.raw)
data = zeros((m, n-3))
data[:, :] = self.raw[:, 3::]

data = array([nan, nan, nan, ...])

【问题讨论】：

粘贴您使用的一些代码并粘贴示例性输入（最好是输入文件的一部分）

标签： python csv file-io numpy complex-numbers

【解决方案1】：

你可以这样做：

import numpy as np
a = np.genfromtxt(filename, converters={0: lambda x: x.replace('i','j')},
                  dtype=str)
a = np.complex_(a)

请注意，converters 参数是必需的，因为您的文本文件使用 i 来表示虚部。

在外部转换您的文本文件以将所有i 替换为j 可能会更容易，避免在您有很多列的情况下使用复杂的converters 参数。

如果您的带有虚数的文本文件具有以下格式：

 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)
 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)
 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)
 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)
 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)
 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)
 (-2.298223593415307508e-11+2.117954721174255306e-09j)

您只能阅读的地方：

a = np.loadtxt(filename).view(complex)

例如...

【讨论】：

这适用于单列。看来数据应该是多列的。我可能会在外部转换数据文件中的 'i'->'j'，可能使用 sed、awk 甚至 perl!，然后使用 dtype=np.complex 读入转换后的文件
如果您可以在外部进行转换，则不需要在这种情况下使用converters 参数...
对，您不必担心文件中的实际列数。目前还不完全清楚 OP 的约束是什么。
在这里，python 似乎将 .csv ([m,n] =[2500, 400]) 的列作为字符串读取。编辑：'Python'
@1ifbyLAN2ifbyC 是的...如果文件写成(x + yj)，包括括号，使用loadtxt 或genfromtxt 很容易读取，如答案中所示...

【解决方案2】：

我最终不得不这样做的方法是首先为原始 .csv 文件中的所有单元格 replace('i', 'j') 并保存新的、更正的文件。之后，用dtype=str读取.csv导致后续计算出错，但事实证明你可以用dtype=complex128解析.csv，解决了我所有的问题。感谢@Saullo-Castro 对转换的帮助

【讨论】：

【解决方案3】：

将 csv 文件导入为带有genfromtxt(...) 和dtype='str' 的字符串数组。然后您可以使用np.vectorize(...) 操作每个条目。

import numpy as np
from numpy import genfromtxt

# import data as an array of strings using the dtype
temp = genfromtxt('matlab_sim_Z.csv', delimiter=',',dtype='str')

# perform elementwise conversion to complex numpers
mapping = np.vectorize(lambda t:complex(t.replace('i','j')))
data = mapping(temp)

在一行中：

data = np.vectorize(lambda t:complex(t.replace('i','j'))) (genfromtxt('matlab_sim_Z.csv', delimiter=',',dtype='str'))

【讨论】：

【解决方案4】：

以下可能是从多列 复杂编号的 .csv 文件获取 NumPy 数组的选项：

假设我们有一个包含两行三列复数的file.csv：

-0.00034467+0.j,         0.00493246+0.j,         0.00365753-0.00361799j
-0.00782533-0.00081274j,-0.00402968+0.01065282j,-0.01345174+0.00464461j

以下将产生一个 NumPy 数组：

filename = 'file.csv'
data = pd.read_csv(filename, sep=",", header=None)
data = data.applymap(lambda s: np.complex(s.replace('i', 'j'))).values

检查 data 是否为 NumPy 数组：

>> type(data)
numpy.ndarray

PS：答案基于this answer。

【讨论】：