当数据文件只有一行时，numpy genfromtxt如何合并recarray

Question

我正在使用genfromtxt函数从一个csv文件中读取数据。

data = np.genfromtxt(file_name, dtype=np.dtype(input_vars), delimiter=",")

然后我可以通过例如以下方式访问数组的列：

data["My column name"]

这会返回一个一维的向量。只有当源文件恰好有一行数据时，数组才会被压缩——它的shape==()，因此通过data["我的列名"]返回的不是一个向量，而只是一个值，这样后面的某些函数就会出错，因为它们期待的是一个向量。

我需要的是让它始终保持为一个向量。换句话说，我希望genfromtxt在数据文件只有一行时也不要压缩数组的维度。

换句话说，如果源数据文件有两行，data.shape==(2,)。但如果源数据文件只有一行，data.shape==()，而我希望它是(1,)。这样，如果我没记错的话，data["我的列名"]就会返回一个向量（虽然只有一个元素），后面的函数就不会出错了。

我该怎么做呢？data.reshape((1,))和np.atleast_1d(data)对我来说都不管用，不知道为什么...

更新：

我做了一个简单的例子来说明我的问题。

假设我有两个文件：

mydata1.csv，里面只有一行：

1,2,3

还有mydata2.csv，里面有两行：

1,2,3
4,5,6

这是代码片段（问题在评论中描述）：

import numpy as np
dt = [("A", "<i4"), ("B", "<i4"), ("C", "<i4")]
data2 = np.genfromtxt("mydata2.csv", dtype=dt, delimiter=",")
print(data2.shape)  # returns (2,)
data1 = np.genfromtxt("mydata1.csv", dtype=dt, delimiter=",")
print(data1.shape)  # returns () but I need it to return (1,)

data2["A"]  # returns a 1D vector with two values
data1["A"]  # returns a value (zero dimensional) bt I need a 1D vector with one value

我能想到的所有解决办法都太复杂，导致代码重构太多。理想情况下，我希望genfromtxt的结果始终是一个一维的记录数组。

Answer 1

你可以试试用 loadtxt 代替 genfromtxt，并加上一个参数 ndmin=1。不过，如果你需要 genfromtxt 的一些高级功能，那就不能这样做了。

Answer 2

当你的 csv 文件里只有一行数据时，你得到的 data 会是一个 np.void 对象。你可以强制把 data 转换成 np.ndarray，方法是：

data = np.atleast_1d(data)