Python：将字符串转换为浮点数，将浮点数读入二维数组，如果/那么，重新排序行？

Question

首先让我说我对 Python 一无所知，但我正在努力学习（似乎主要是通过挣扎）。我环顾了这个网站并试图拼凑代码来做我需要的事情，但我一直遇到问题。首先，我需要将一个包含 2 列和 512 行字符串的文件转换为浮点数，然后将它们放入 512x2 数组中。我检查第一列（所有行）是否有负值。如果为负，则添加 512。然后我需要按数字顺序重新排序行并写入/保存新数组。

关于我的第一个问题，转换为浮点数并将浮点数放入数组中。我有这段代码，是我根据别人的问题制作的：

with open("binfixtest.composite") as f: f_values = map(lambda l: l.strip().split(' '), f) print f_values newarray = [map(float, v) for v in f_values]

文件原格式：

-91. 0.444253325 -90. 0.883581936 -89. -0.0912338793

f_values 的新格式： ['-91. 0.444253325'], ['-90. 0.883581936'], ['-89. -0.0912338793']

我收到了错误：

Traceback (most recent call last): File "./binfix.py", line 10, in <module> newarray = [map(float, v) for v in f_values] ValueError: invalid literal for float(): -91. 0.444253325

我似乎无法修复。如果我不转换为浮点数，当我尝试将 512.0 添加到负行时，它会给我错误TypeError: cannot concatenate 'str' and 'float' objects

非常感谢任何帮助，因为我在这里完全一无所知。

Answer 1

如果您预计必须不时执行此类任务，我有一些建议。

让你的生活更轻松的事情是开始学习使用numpy 数组，而不是尝试使用你自己的数组（由列表组成）。

对于这个问题，你可以像这样使用numpy：

>>> import numpy as np
>>> data = np.loadtxt('binfixtest.composite')
>>> data
array([[-91.    ,   0.44425332],
   [-90.        ,   0.88358194],
   [-89.        ,  -0.09123388]])

就是这样。完毕。您的数据现在位于一个充满浮点数的 numpy 数组中。

这是因为默认情况下，numpy.loadtxt method 将换行符读取为行分隔符，将空格（包括空格和制表符）读取为列分隔符，将数字读取为浮点数。如果您需要，还有很多其他选项可用于自定义 numpy 如何读取您的文件。

查看您的 numpy 数组

要访问第 0 行，请执行以下操作：

>>> data[0]
array([-91.        ,   0.44425332])

要访问地址 0,0 的值，请执行以下操作：

>>> data[0,0]
-91.0

要访问第 0 列，请执行以下操作（第一个冒号表示“所有行”）：

>>> data[:,0]
array([-91., -90., -89.])

要访问行/列范围，请执行以下操作：

>>> data[1:, :2]
array([[-90.        ,   0.88358194],
       [-89.        ,  -0.09123388]])

上面的意思是“所有的行都从位置 1 开始，所有的列直到并且不包括位置 2”。您还可以执行1:3 之类的操作，这将得到从位置 1 开始的总共两行或两列 (3-1=2)。

更改您的 numpy 数组

要仅更改单个值，请执行以下操作：

>>> data[0,0] = 1
>>> data[0,0]
1.0

请注意，我们在0,0 更改的值已存储为浮点数，即使您分配给了一个 int。这是因为numpy 数组具有 ONE 数据类型，您放入该数组的任何内容都会尝试转换为该数据类型：

>>> data.dtype
dtype('float64')

如果你想将 512 添加到数组中特定地址的值，你可以这样做：

>>> data[0,0] = data[0,0] + 512
>>> data[0,0]
421.0

如果你想将 512 添加到整个第一列，你可以这样做：

>>> data[:,0] = data[:,0] + 512
>>> data
array([[  4.21000000e+02,   4.44253325e-01],
       [  4.22000000e+02,   8.83581936e-01],
       [  4.23000000e+02,  -9.12338793e-02]])

numpy 数组的有用操作

如果你想对一个数组（或一个数组的一部分）进行比较，这样做（它将返回一个新数组）：

>>> data<0
array([[ True, False],
       [ True, False],
       [ True,  True]], dtype=bool)

仅获取数组中小于零的值的一种方法如下（还有其他方法）：

>>> data*(data<0)
array([[-91.        ,   0.        ],
       [-90.        ,   0.        ],
       [-89.        ,  -0.09123388]])

之所以有效，是因为在numpy、True 中，值的作用类似于 1，而 False 的值类似于 0。

最后，如果您只想在值为负的情况下将 512 添加到整个第一列，您可以将所有这些放在一起并执行以下操作：

>>> data[:,0] = (data[:,0]+512)*(data[:,0]<0)
>>> data
array([[  4.21000000e+02,   4.44253325e-01],
       [  4.22000000e+02,   8.83581936e-01],
       [  4.23000000e+02,  -9.12338793e-02]])

将数组保存到新文件

如果您希望将数组保存到新文件，可以使用numpy.savetxt method：

>>> np.savetxt('output.txt', data, fmt = '%.8f', delimiter = '    ', newline = '\n')

fmt = '%.8f' 参数指定应如何打印浮点值（在这种情况下，它将打印 8 位小数）。更多信息请咨询this part of the docs。

Answer 2

第一部分：

@njzk2 完全正确。只需删除文字空格以将 l.strip().split(' ') 更改为 l.strip().split() 即可纠正错误，您将看到 f_values 的以下输出：

[['-91.', '0.444253325'], ['-90.', '0.883581936'], ['-89.', '-0.0912338793']]]

newarray 的输出显示浮点值而不是字符串：

[[-91.0, 0.444253325], [-90.0, 0.883581936], [-89.0, -0.0912338793]]

第二部分：

对于问题的第二部分“如果是否定的，添加 512”，一个简单的循环将是清晰和简单的，我非常相信清晰易读的代码。

例如以下简单明了：

for items in newarray: if items[0] < 0: items[0] += 512.00

当我们在循环之后print newarray 时，我们看到以下内容：

[[421.0, 0.444253325], [422.0, 0.883581936], [423.0, -0.0912338793]]