淺談Python numpy創(chuàng)建空數(shù)組的問題
一、問題描述:
有一個shape為(308, 2)的二維數(shù)組,以及單獨的一個數(shù)字,需要保存到csv文件中,這個單獨的數(shù)字讓其保存到第3列第一行的位置。
二、具體的實現(xiàn):
首先要想把一個(308, 2)的二維數(shù)組和一個數(shù)字給拼接起來,直接拼接沒辦法實現(xiàn),因為行數(shù)和列數(shù)都不同的兩個ndarry是無法拼接的(此處按照目前我學(xué)的理解,是無法直接拼接的,如果可以的話,麻煩評論一下)。
然后我首先想到的解決方法就是先建一個(308,1)的二維數(shù)組,然后令這個二維數(shù)組的第一個元素設(shè)置成那個數(shù)字,然后進行拼接,保存。
為使數(shù)據(jù)可以顯示完全,以僅以3行數(shù)據(jù)為例:
>>> a = np.ones((3,2)) >>> b = 0.2 >>> _b = np.empty((3,1)) >>> _b[0, 0] = b >>> c = np.c_[a, _b] >>> print(c) [[1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.00000000e-001] [1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.12199579e-313] [1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.54639495e-313]] >>>
但是這樣,我把結(jié)果保存到文件時,第3列的除第一行,其他的行是有數(shù)據(jù)的,我不想讓它顯示數(shù)據(jù)。
也就是empty這個函數(shù)只是創(chuàng)建一個未初始化的數(shù)組,實際上里面的數(shù)值都是垃圾值。
那么如何去實現(xiàn)視覺上沒有數(shù)據(jù)呢,其實利用空的字符串就可以了。
所以就通過np.ones設(shè)置dtype為str,此時生成的是元素都為空字符串的數(shù)組,(具體的原因還不清楚),然后此時若直接設(shè)置第一行的元素為某個值,是不行的,會自動變?yōu)?0‘,只有在拼接之后,然后再給它賦值才可以,這個地方我不是很理解,但是結(jié)果是正確的。
三、完整代碼:
y_true = np.ones((3, 1), dtype=np.int) y_pred = np.ones((3, 1), dtype=np.int) y = np.c_[y_true, y_pred] accuracy = np.zeros(shape=(y_true.shape[0], 1), dtype=np.str) # 此時若設(shè)置accuracy[0, 0] = '0.89',最終accuracy[0, 0]存的是'0',具體原因還不清楚 res = np.c_[y, accuracy] # 先拼接起來 res[0, 2] = '0.89' # 然后再設(shè)置就可以了 res = pd.DataFrame(res, columns=['y_true', 'y_pred', 'accuracy']) res.to_csv('1.csv') # 保存到文件中
從文件中讀取的時候,直接讀出來,空白的地方被賦值為nan
a = pd.read_csv('1.csv', usecols=(1, 2, 3)) a = a.values print(a, type(a), a.dtype)
關(guān)于np.nan需要注意的地方如下:
- np.nan不是空對象。
- 對列表中的nan進行操作時不能用"==np.nan"來判斷。只能用np.isnan()來操作。
- np.nan的數(shù)據(jù)類型是float。
import numpy as np np.nan == np.nan Out[3]: False aa = np.array([1,2,3,np.nan,np.nan,4,5,np.nan]) aa Out[5]: array([ 1., 2., 3., nan, nan, 4., 5., nan]) aa[aa==np.nan] = 100 #錯誤方式 aa Out[7]: array([ 1., 2., 3., nan, nan, 4., 5., nan]) aa[np.isnan(aa)] = 100 #對nan操作的正確方式 aa Out[9]: array([ 1., 2., 3., 100., 100., 4., 5., 100.]) type(np.nan) Out[10]: float
關(guān)于參考:http://www.dbjr.com.cn/article/212249.htm
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