numpy.genfromtxt生成看起来像元组的数组，而不是2D数组-为什么？

Question

我的运行genfromtxt方式如下：

date_conv = lambda x: str(x).replace(":", "/")
time_conv = lambda x: str(x)

a = np.genfromtxt(input.txt, delimiter=',', skip_header=4,
      usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})

哪里input.txt是这个要点。

当我查看结果时，它是一个1D数组而不是2D数组：

>>> np.shape(a)
(918,)

它似乎是一个元组数组：

>>> a[0]
('06/03/2006', '08:27:23', 6.4e-05, 0.000336, 0.001168, 0.002716, 0.004274, 0.004658, 0.003756, 0.002697, 0.002257, 0.002566, 0.003522, 0.004471, 0.00492, 0.005602, 0.006956, 0.008442, 0.008784, 0.006976, 0.003917, 0.001494, 0.000379, 6.4e-05)

如果我从genfromtxt调用中删除转换器规范，它将正常工作并生成2D数组：

>>> np.shape(a)
(918, 24)

Answer 1

返回的结果称为 结构化ndarray
，例如，请参见此处：http :
**//docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.rec.html**
。这是因为您的数据不是同质的，即并非所有元素都具有相同的类型：数据既包含字符串（前两列）又包含浮点数。Numpy数组必须是同质的（请参阅此处以获得解释）。

结构化数组通过为每个记录或行使用元组来“解决”这种同质性约束，这就是返回数组为1D的原因：一系列元组，但是每个元组（行）都包含多个字段，因此您可以将其视为行和列。可访问不同的列，a['nameofcolumn']例如a['Julian_Day']。

在删除前两列的转换器时，它返回2D数组的原因是，在这种情况下，它会genfromtxt考虑相同类型的所有数据，并且会返回一个普通的ndarray（默认类型为float，但是您可以使用该dtype参数）。

编辑 ：如果要使用列名，则可以使用names参数（并且skip_header仅将参数设置为3）：

a2 = np.genfromtxt("input.txt", delimiter=',', skip_header=3, names = True, dtype = None,
                  usecols=[0, 1] + radii_indices, converters={0: date_conv, 1: time_conv})

你可以做例如：

>>> a2['Dateddmmyyyy']
array(['06/03/2006', '06/03/2006', '18/03/2006', '19/03/2006',
       '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006', '19/03/2006',
       '19/03/2006', '19/03/2006'], 
      dtype='|S10')