使用numpy提取数组中的变量精度

Question

import numpy as np
import csv

data_points = np.genfromtxt('input_arrray.txt', dtype = None)
# dtype = None since the array contains numbers and strings      

csvfile = "/home/User/Desktop/output_array.txt"
with open(csvfile, "w") as output:
    writer = csv.writer(output, delimiter='\t')
    for row in range(len(data_points)):
        parameter = data_points[row][5]
        writer.writerow([parameter])

我正在使用 numpy.genfromtxt 来加载一个数组。我从这个数组中提取一个变量，然后把它保存到另一个 .txt 文件里，但输出的结果会有很多多余的数字。

比如说，在 input_array 中的值是 0.33625，但在 output_array.txt 中显示的却是 0.33624999999999999。

为了解决这个问题，我使用了：

writer.writerow(['%1.5f' % parameter])

不过，我对结果并不满意。我的原始数组有1900行和38列。我想从这38列中提取10列。但是当我使用 '%2.5f% 参数时，我的数据没有对齐。

有没有其他方法可以解决这个问题呢？

Answer 1

你可以强制把原始数据保持为字符串：

data_points = np.gengromtxt('input_array.txt', dtype=str)

然后使用 np.savetxt 写入数据时，设置 fmt='%s'，这样就可以避免把字符串转换成浮点数，从而导致的四舍五入错误：

np.savetxt('output.txt', data_points, fmt='%s')