nam访问列数据时出错

Question

我无法通过列名从结构化numpy数组获取数据。最后是我的相关代码。我认为这是简单和短到足以张贴在整个（这是一个sscce准确）。你知道吗

如果test.out文件不存在，只需简单地将数据生成。我总是从文件中加载数据，只是为了测试。我认为这在这里并不重要。然后，如果文件中的数据是同质的，我强制使用结构化数组。我想通过data['f3']这样的列名访问数据，但我得到的是一种奇怪的形状。我得到一个单元素列表。例如：

shape: (10, 1), data['f3']:
[[ 0.50308252]
 [ 0.16259077]
 [ 0.5448315 ]
 [ 0.77284975]
 [ 0.01443514]
 [ 0.40232731]
 [ 0.6703865 ]
 [ 0.3918904 ]
 [ 0.07649033]
 [ 0.70849585]]

所需输出为：

shape: (10, 1), data['f3']:
[ 0.50308252  0.16259077  0.5448315   0.77284975  0.01443514  0.40232731
  0.6703865   0.3918904   0.07649033  0.70849585]

有趣的是，所有报告的形状都是相同的（对于data.shape）。你知道吗

我执行dtype的方式不对吗？我很肯定这是可以做到的，因为this answer显示了相同的语义和期望的结果。我用reshape找到了一个解决方法，但如果有必要的话，它看起来很奇怪。这也适用于列列表。您可以在我的代码中设置col_name = ['f1', 'f3']。有没有办法用一个简单的data[col_name]来完成？你知道吗

代码：

import numpy
import os

def get_data():
  if not os.path.exists('test.out'):
    new_data = numpy.random.rand(10,10)
    numpy.savetxt('test.out', new_data, delimiter=',')
  data = numpy.genfromtxt('test.out',delimiter=",", dtype=None)
  return data


def get_column(spreadsheet, column):
  data = spreadsheet[column]
  return data.reshape(data.shape[0])

data = get_data()
#if data is homogenous, then forcibly transform into structured array
if data.dtype.names is None:
  new_dtype = list(map(lambda z:('f%d'%(z),data.dtype),range(0,data.shape[1])))
  #print('old dtype: {}, new dtype: {}'.format(data.dtype, new_dtype))
  data.dtype = new_dtype

col_name = 'f3'
print(data.dtype)
print("shape: {}, data:\n{}".format(data.shape, data))
print("shape: {}, data['{}']:\n{}".format(data[col_name].shape, col_name, data[col_name]))
print("shape: {}, data['{}']:\n{}".format(data[col_name].shape, col_name, get_column(data, col_name)))

Answer 1

当指定新的数据类型以使data成为结构化数组时，形状将从（10，10）更改为（10，1）。也就是说，它仍然是一个二维数组，第二个维度的长度为1。如果结构化数组是由genfromtxt创建的，那么形状将是（10，）（即，它将是一维数组）。在指定数据类型后，还可以通过指定新形状来完成相同的操作：

  data.shape = data.shape[0]

或将data.dtype = new_dtype替换为

  data = data.view(new_dtype).reshape(-1)

然后结构化阵列具有形状（10，），并且data['f3']也具有形状（10，）。你知道吗

请注意，从结构化数组获取字段，例如data，是一个与data形状相同的数组。也就是说，data['f3']总是具有与data相同的形状。它是结构化数组的“f3”字段的数组。我们通常认为字段是“列”（特别是当结构化数组是1-d时），但实际上它们只是结构中字段的名称。你知道吗