numpy.genfromtxt 生成看起来像元组的数组，而不是二维数组——为什么？答案

【问题标题】：numpy.genfromtxt produces array of what looks like tuples, not a 2D array—why?numpy.genfromtxt 生成看起来像元组的数组，而不是二维数组——为什么？
【发布时间】：2012-03-21 00:31:29
【问题描述】：

我正在运行genfromtxt，如下所示：

date_conv = lambda x: str(x).replace(":", "/")
time_conv = lambda x: str(x)

a = np.genfromtxt(input.txt, delimiter=',', skip_header=4,
      usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})

input.txt 来自this gist。

当我查看结果时，它是一维数组而不是二维数组：

>>> np.shape(a)
(918,)

它似乎是一个元组数组：

>>> a[0]
('06/03/2006', '08:27:23', 6.4e-05, 0.000336, 0.001168, 0.002716, 0.004274, 0.004658, 0.003756, 0.002697, 0.002257, 0.002566, 0.003522, 0.004471, 0.00492, 0.005602, 0.006956, 0.008442, 0.008784, 0.006976, 0.003917, 0.001494, 0.000379, 6.4e-05)

如果我从 genfromtxt 调用中删除转换器规范，它可以正常工作并生成一个二维数组：

>>> np.shape(a)
(918, 24)

【问题讨论】：

标签： python import numpy genfromtxt

【解决方案1】：

返回的称为 结构化 ndarray，参见例如在这里：http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html。这是因为您的数据不是同质的，即并非所有元素都具有相同的类型：数据包含字符串（前两列）和浮点数。 Numpy 数组必须是同构的（请参阅 here 了解说明）。

结构化数组通过对每个记录或行使用元组来“解决”这种同质性约束，这就是返回数组是一维数组的原因：一系列元组，但每个元组（行）由多个字段组成，因此您可以将其视为行和列。可以通过a['nameofcolumn'] 访问不同的列，例如a['Julian_Day'].

删除前两列的转换器时返回二维数组的原因是，在这种情况下，genfromtxt 考虑所有相同类型的数据，并返回一个普通的 ndarray（默认类型为 float，但您可以使用 dtype 参数指定）。

编辑：如果要使用列名，可以使用names 参数（并将skip_header 设置为三个）：

a2 = np.genfromtxt("input.txt", delimiter=',', skip_header=3, names = True, dtype = None,
                  usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})

你可以做的例如：

>>> a2['Dateddmmyyyy']
array(['06/03/2006', '06/03/2006', '18/03/2006', '19/03/2006',
       '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006',
       '19/03/2006', '19/03/2006'], 
      dtype='|S10')

【讨论】：