numpy 将不同类型的数组保存到文本文件中

Question

假设我有以下 numpy 结构化数组：

>>> a = numpy.array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),dtype=('i4,f8,a14')) 
array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), 
  dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', 'S14')])

我想将其保存到文本文件中的单个空格或制表符分隔的行中。如果数组都是同一类型，我可以使用numpy.savetxt('myfile.dat,myarray,newline=" ")。但是，这似乎不像混合数据类型/结构化数组，例如：

file('myfile.dat', 'a')
numpy.savetxt('myfile.dat',a,newline=" ")

给出这个错误：

IndexError: tuple index out of range

谁能推荐一个这样做的方法？

Answer 1

编辑：无论出于何种原因，我似乎都无法独自回答这个问题，所以这里有一个更简洁的版本，它不必要地使用 csv 模块。郑重声明，@askewchan 的回答还是更好！

a = numpy.array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),
                 (3,4.0,'lock_the_door')],dtype=('i4,f8,a14'))
with open('test.txt','w') as f:
     f.write(' '.join([str(item) for sublist in a for item in sublist]))
print open('test.txt','r').read()

输出：

1 2.0 buckle_my_shoe 3 4.0 lock_the_door

Answer 2

如果你有一个像你的例子一样的零维数组，那么你可以这样做：

b = np.array((1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), 
         dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', 'S14')])

with open('myfile.dat','w') as f:
    for el in b[()]:
        f.write(str(el)+' ') # or `f.write(repr(el)+' ') to keep the quote marks

这通过使用 [()] 访问 0d 数组的元素来工作：

>>> b.ndim
0

>>> b[0]
IndexError: 0-d arrays cannot be indexed

>>> b[()]
(1, 2.0, 'buckle_my_shoe')

---

如果您经常使用零维度的 numpy 数组，为了获得复杂的 dtype，我可能会建议使用 NamedTuple from collections。

>>> import collections
>>> A = collections.namedtuple('A', ['id', 'val', 'phrase'])
>>> a = A(1, 2.0, 'buckle_my_shoe')

>>> a
A(id=1, val=2.0, phrase='buckle_my_shoe')
>>> a.id
1
>>> a.val
2.0
>>> a.phrase
'buckle_my_shoe'

with open('myfile.dat','w') as f:
    for el in a:    
        f.write(repr(el)+' ')

---

如果数组有多个元素：

a = np.array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'),
              (3, 4.0, 'lock_the_door')],
        dtype=('i4, f8, a14'))

我不确定你希望你的文件是什么样子。如果你想要空格分隔的元组，我认为这是最好的方式：

with open('myfile.dat','w') as f:
    for row in a:
        f.write(repr(row)+' ')

这会产生如下文件：

(1, 2.0, 'buckle_my_shoe') (3, 4.0, 'lock_the_door')

---

也许你不想有逗号或括号，在这种情况下你可以这样做：

with open('myfile.dat','w') as f:
    for row in a:
        for el in row:
            f.write(str(el)+' ')

给出这个文件：

1 2.0 buckle_my_shoe 3 4.0 lock_the_door 

---

使用repr 将引号保留在字符串周围

with open('myfile.dat','w') as f:
    for row in a:
        for el in row:
            f.write(repr(el)+' ')

给出这个文件：

1 2.0 'buckle_my_shoe' 3 4.0 'lock_the_door' 

---

奖励：如果您的 dtype 有字段名称，您也可以打印这些名称：

a.dtype.names = "index value phrase".split()
a.dtype
#dtype([('index', '<i4'), ('value', '<f8'), ('phrase', 'S14')])

with open('myfile.dat','w') as f:
    for name in a.dtype.names:
        f.write(name + ' ') # or write(repr(name)) to keep the quote marks
    for row in a:
        for el in row:
            f.write(repr(el)+' ')

---

注意，如果您复制这些文件，请注意我使用了'w' 而不是'a'，这样我就可以在我的测试用例中覆盖每个文件。