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淺談Python numpy創(chuàng)建空數(shù)組的問題

瀏覽:11日期:2022-06-18 13:44:53
目錄一、問題描述:二、具體的實現(xiàn):三、完整代碼: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)椤?‘,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

淺談Python numpy創(chuàng)建空數(shù)組的問題

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.valuesprint(a, type(a), a.dtype)

淺談Python numpy創(chuàng)建空數(shù)組的問題

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.nanOut[3]: False aa = np.array([1,2,3,np.nan,np.nan,4,5,np.nan])aaOut[5]: array([ 1., 2., 3., nan, nan, 4., 5., nan]) aa[aa==np.nan] = 100 #錯誤方式aaOut[7]: array([ 1., 2., 3., nan, nan, 4., 5., nan]) aa[np.isnan(aa)] = 100 #對nan操作的正確方式aaOut[9]: array([ 1., 2., 3., 100., 100., 4., 5., 100.]) type(np.nan)Out[10]: float

關(guān)于參考:https://www.jb51.net/article/212249.htm

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標(biāo)簽: Python 編程
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