使用"genfromtxt“提取列

Question

在问这个问题之前，我已经看过这两个问题了(q1和q2)，但我没有找到令人满意的答案

我需要从2D数组中提取两列，而不需要使用熊猫或loadtxt，而是使用genfromtxt。

现在，我所做的是：

X = np.genfromtxt('File1.csv', 
                    delimiter='\t', 
                    skip_header=0, skip_footer=0, 
                    names=True , usecols=("Time") )

Y = np.genfromtxt('File1.csv', 
                    delimiter='\t', 
                    skip_header=0, skip_footer=0, 
                    names=True , usecols=("Profit") )

然后，用matplotlib i图Y对X，结果是完美的。

现在，我在想，我应该用“正确”的方式去做，避免读取数组的两倍。因此，我尝试了解包特性：

 X, Y = np.genfromtxt('File1.csv', 
                    delimiter='\t', 
                    skip_header=0, skip_footer=0, 
                    names=True , usecols=("Time", "Profit"), unpack=True )

我得到了这样的信息:太多的值需要解包

现在，如果我为输出(例如Z)编写前面的命令，但没有解包，则向量Z将包含一个不能直接绘制的元组。

这个简单的问题有什么解决办法吗？

Answer 1

当您有多个命名字段时，您将拥有一个一维结构化阵列，如下所示：

>>> np.genfromtxt('File1.csv', delimiter='\t', names=True, usecols=("Time", "Profit"))
array([(0.0, 1.0), (2.0, 3.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0)], 
      dtype=[('Time', '<f8'), ('Profit', '<f8')])

您不能解压一维结构化数组，因为unpack=True所做的所有工作都是将数组转置，使列沿第一轴变化，而一维数组的转置就是它本身。因此，您可以使用unpack获得相同的结果

>>> np.genfromtxt('File1.csv', delimiter='\t', names=True, usecols=("Time", "Profit"), unpack=True)
array([(0.0, 1.0), (2.0, 3.0), (3.0, 4.0), (5.0, 6.0)], 
      dtype=[('Time', '<f8'), ('Profit', '<f8')])

即使像@Roberto建议的那样，在usecols参数中使用数字，问题仍然存在，因为如果您有多个字段(这就是为什么您在第一次尝试时没有注意到它)，使用names=True也会给出一个结构化数组。

如果将其保存为Z，则可以将其绘制为

plt.plot(Z['Time'], Z['Profit'])

或者，您可以按照您最初的要求将其分割：

X, Y = Z['Time'], Z['Profit']