当第一列是字符串而其余列是数字时，如何使用numpy.genfromtxt？

当第一列是字符串而其余列是数字时，如何使用numpy.genfromtxt？

默认情况下，

np.genfromtxt

使用

dtype=float

：这就是将字符串列转换为NaN的原因，因为毕竟它们不是数字…

您可以使用以下方法

np.genfromtxt

来尝试猜测列的实际类型

dtype=None

：

>>> from StringIO import StringIO>>> test = "a,1,2nb,3,4">>> a = np.genfromtxt(StringIO(test), delimiter=",", dtype=None)>>> print aarray([('a',1,2),('b',3,4)], dtype=[('f0', '|S1'),('f1', '<i8'),('f2', '<i8')])

您可以使用它们的名称访问列，例如

a['f0']

…

dtype=None

如果您不知道列应该是什么，那么使用是一个好技巧。如果您已经知道它们应具有的类型，则可以给出一个明确的

dtype

。例如，在测试中，我们知道第一列是字符串，第二列是int，我们希望第三列是浮点数。然后，我们将使用

>>> np.genfromtxt(StringIO(test), delimiter=",", dtype=("|S10", int, float))array([('a', 1, 2.0), ('b', 3, 4.0)],       dtype=[('f0', '|S10'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<f8')])

建议使用显式

dtype

方式，比使用显式方式有效得多

dtype=None

。

在这两种情况下（

dtype=None

或显式，非均质

dtype

），您最终都会得到结构化数组。

[注意：使用

dtype=None

，第二次解析输入，并且更新各列的类型以匹配可能的更大类型：首先我们尝试使用bool，然后是int，然后是浮点数，然后是复数，然后保留字符串如果其他所有方法都失败了。实际上，该实现相当笨拙。已经进行了一些尝试来使类型猜测更有效（使用regexp），但到目前为止还没有任何问题]