来自python中的列文本文件的二维数组答案

【问题标题】：2D Array from a columned text file in python来自python中的列文本文件的二维数组
【发布时间】：2014-07-17 03:07:55
【问题描述】：

我是 python 新手，正在编写一个从文本文件创建二维数组的脚本。该文件有 4 列，如下所示：

P    F    T    S
0    0    0    0.227321
0    0    1    0.0380602
0    0    2    -0.804958
0    0    3    0.271401

其中 P、F、T 和 S 分别是极化状态、频率、时间和信号强度。我想创建一个 S 的二维矩阵，这样它们将具有相应 T 和 F 值的 x 和 y 坐标（忽略 P）。我知道如何从文本创建矩阵，但这只是创建一个 4 x n 矩阵，其形式与文本文件相同。如何生成我需要的二维矩阵？

编辑：我的意思是忽略 P，而不是 S。

【问题讨论】：

不清楚您要构建什么矩阵。 F 始终为 0，T 的范围为 0-3。这是否意味着您想要一个只有四个值的 (4,1) 矩阵？如果F 中有一个大于 0 的值怎么办，你希望矩阵中未定义的条目是什么？
文件要长得多，最终有 F、T 和 P 中的值。
.... 你想要构建的矩阵的大小也是由T 和F 中的最大值决定的吗？
是的，完全正确！所以每个 (T,F) 都会有一个 S 值。
检查我的答案，我认为它可以满足您的需求。如果有帮助，请点击绿色检查接受它

标签： python arrays file numpy

【解决方案1】：

假设您的文本文件名为data.txt

import numpy as np
dat = np.loadtxt( 'data.txt' )

现在dat[0,:] 将成为第一行，dat[:,2] 将成为第三列，依此类推。请注意，您必须在文件的第一行 # 中添加一个注释字符，以便 loadtxt 不会读取它。

ii = dat[:,1].astype( np.int )  # this is the F column as ints
jj = dat[:,2].astype( np.int )  # this is the T column as ints

nx = max(ii) + 1
ny = max(jj) + 1
d = np.zeros( (nx,ny) )

n = 0
for i,j in zip(ii,jj):
    d[i,j] = dat[n,3]
    n += 1

现在d 将在F 和T 列指定的位置中具有S 的值，而在其他位置则为0。

【讨论】：

【解决方案2】：

这个样本怎么样：

with open("matrix.txt", "r") as df:
    txt = df.read()
    items = txt.split()
    items = [float(n) for n in items]
    data = zip([i for i in items[1::4]], [i for i in items[2::4]], [i for i in items[3::4]])
    print(data)
    print(data[1][2])

输出：

[(0.0, 0.0), (0.0, 1.0), (0.0, 2.0), (0.0, 3.0)]

1.0

“数据”现在包括 X y 坐标和值。你应该有你需要的一切

【讨论】：

【解决方案3】：

如您所说，读入文件并将所有数据保存到 4 x n 矩阵中。
然后循环遍历每一行并将适当的 S 或 P 值保存为 array[F][T]=S

【讨论】：

我该怎么做？