从 csv 文件读取和写入 np 数组的问题

Question

这是问题 I previously posted 的（不同）延续。 我以前的 csv 文件格式错误，@The Puternerd 建议我在将二维数组写入文件之前先将其展平。

这就是我所拥有的：

output = open(CSVFilepath,"w")

csvwriter=csv.writer(output, delimiter=',', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)

for imagePath in glob.glob(MaskImagePath):
...
    #myDescriptor is the 2d np array with varying rows and fixed columns (60)
    myrow=[imageID,myDescriptor.shape[0],myDescriptor.flatten()]

这是我的 csv 文件现在的样子：

000000216739.jpg,224,[0. 0. 0. ... 0. 1. 2.]
000000001268.jpg,173,[0. 0. 0. ... 0. 1. 0.]
000000166259.jpg,195,[0. 0. 0. ... 0. 0. 2.]
000000368900.jpg,226,[0. 0. 0. ... 1. 1. 1.]

但是当我试图检索第三个项目时：

with open(CSVFilepath,'r') as fin:
        reader = csv.reader(fin,delimiter=',')

        for row in reader:
            print(row[2])
            print(type(row[2]))
            print(np.array(list(row[2])))

它返回：

[0. 0. 0. ... 1. 3. 2.]
<class 'str'>
['[' '0' '.' ' ' '0' '.' ' ' '0' '.' ' ' '.' '.' '.' ' ' '1' '.' ' ' '3' '.' ' ' '2' '.' ']']

这是否意味着我没有正确保存这些值？任何建议将不胜感激！！！

**********更新**************

阅读下面的@Navneeth 说明，现在我有这个代码：

with open(CSVFilepath,'r') as fin:
        reader = csv.reader(fin,delimiter=',')

        for row in reader:
            print(row[2])
            print(type(row[2]))
            a = row[2].replace("\n","")
            print(a)
            print(np.fromstring(a[1:-1], dtype=float, sep=" "))

但它会打印：

[0. 0. 0. ... 1. 2. 0.]
<class 'str'>
[0. 0. 0. ... 1. 2. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 1. 3. 2.]
<class 'str'>
[0. 0. 0. ... 1. 3. 2.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
<class 'str'>
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]

Answer 1

CSV 文件本身的编码没有问题。但是，CSVReader 无法识别您正在尝试从第三列读取 numpy 数组，因此它只是返回该 numpy 数组的字符串表示形式。

第三个打印语句给你奇怪格式的原因是在字符串上使用 numpy.array 会导致 numpy 将其解释为单个字符的数组（这是很自然的，因为这个函数会将任何可迭代的单个元素，就像您调用 list("mystring"))。

这是使用 numpy.fromstring 将字符串解释为 numpy 数组的一种简短方法。

def string_to_numpy(column):
  return numpy.fromstring(column[1:-1], dtype=float, sep=" ")

拼接是必要的，因为numpy.fromstring 不希望在输入中出现[ 和] 字符。该调用使用单个空格字符作为分隔符，但如果这还不够通用，您可能会更喜欢并使用正则表达式。

请注意，此处生成的数组是平面的。如果要恢复数组的维数，则必须在将维数提取为整数后使用numpy.array.reshape。