我如何写一个列表和两个 np.使用 sci-kit-learn 和 numpy 将数组转换为 .csv 文件

Question

我正在尝试将一个列表作为标题写出，并将两个 np.arrays 写出到一个 .csv 中，以便我可以再次将它们读回。我是 sci-kit-learn 和 numpy 的新手。我阅读了原始的 .csv，但对数据和维度进行了很大修改。现在我想把它写出来，但不知所措。

对于列表类型的行标题，我有 feature_names = ['age', 'sex', 'height', 'weight', 'shape']。

我有一个 np.array X = [ 31.19418104 0. 1. 0. 0. ] 一个 984 x 5 的浮点数组

我有一个 np.array y = 1.0，它是一个 984 x 1 的浮点数组

我将 feature_names、X 和 y 写入 .csv 文件以保存并稍后再次读取。

我希望 CSV 格式为： 特征名称 X[0] y[0] ...... X[984] y[984]

第 0 行“年龄”、“性别”、“身高”、“体重”、“体型”

第 1 行 "31.19418104","0."," 1.","0.", "0.", "1.0"

第 n-1 行.......

我需要为我正在做的工作保持这种格式。

我希望做类似的事情：

import csv

f = open("output.csv)
r = writer()
len = colLen(X)
r.writerrow(feature_name)
for x to len-1
    r.writerrow(X,y)
f.close()

在尝试查找文档（2 天）后我放弃了，希望您能提供帮助！

Answer 1

您可以使用hstack 连接您的数组，使用savetxt 保存到 csv（包括文档链接）

演示。使用 StringIO 是出于演示目的，您可以提供文件路径：

设置数据和堆栈：

from StringIO import StringIO
import numpy as np
# for repeatability
np.random.seed(11)
X = np.random.rand(984,5)
y = np.random.rand(984,1)
Xy = np.hstack([X,y])

现在我们有

>>> X[:4]
array([[ 0.18026969,  0.01947524,  0.46321853,  0.72493393,  0.4202036 ],
       [ 0.4854271 ,  0.01278081,  0.48737161,  0.94180665,  0.85079509],
       [ 0.72996447,  0.10873607,  0.89390417,  0.85715425,  0.16508662],
       [ 0.63233401,  0.02048361,  0.11673727,  0.31636731,  0.15791231]])
>>> y[:4]
array([[ 0.2880356 ],
       [ 0.83924851],
       [ 0.92760524],
       [ 0.29316801]])
>>> Xy
array([[ 0.18026969,  0.01947524,  0.46321853,  0.72493393,  0.4202036 ,
         0.2880356 ],
       [ 0.4854271 ,  0.01278081,  0.48737161,  0.94180665,  0.85079509,
         0.83924851],
       [ 0.72996447,  0.10873607,  0.89390417,  0.85715425,  0.16508662,
         0.92760524],
       ...,
       [ 0.0589937 ,  0.09835012,  0.24966667,  0.33485216,  0.48755067,
         0.32618452],
       [ 0.67798696,  0.0563275 ,  0.83806763,  0.14160098,  0.53686285,
         0.49052511],
       [ 0.36844028,  0.82034601,  0.82753566,  0.96210629,  0.63720074,
         0.12148659]])

保存到缓冲区（或文件）：

>>> feature_names = [' age', 'sex', 'height', 'weight', 'shape']
>>> header = ', '.join(feature_names)
>>> buf = StringIO()
>>> np.savetxt(buf, Xy, fmt="%f", delimiter=', ', header=header)
>>> print '\n'.join(buf.getvalue().splitlines()[:4])
#  age, sex, height, weight, shape
0.180270, 0.019475, 0.463219, 0.724934, 0.420204, 0.288036
0.485427, 0.012781, 0.487372, 0.941807, 0.850795, 0.839249
0.729964, 0.108736, 0.893904, 0.857154, 0.165087, 0.927605

请注意，您可能不需要为您的值添加引号 "，就像添加一样，csv 阅读器会将它们视为字符串，而不是浮点数

Answer 2

import csv
with open('some.csv', 'wb') as f:
    out_csv = csv.writer(f)
    headers = [' age', 'sex', 'height', 'weight', 'shape']
    out_csv.writerow(headers)
    myArray = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,11]])
    for row in myArray:
        out = row.tolist() + [1] #if they're all just ones. 
        out_csv.writerow(out)

输出：
年龄、性别、身高、体重、体型
1,2,3,4,5,1
6,7,8,9,11,1