np.loadtxt对np.genfromtxt

Question

当我使用以下np.loadtxt代码加载格式的数据时：

2017-07-26,153.3500,153.9300,153.0600,153.5000,153.5000,12778195.00

数据被加载得很好，loadtxt代码->

a, b, c, d, e, f, g = np.loadtxt("goog.csv",
                                  dtype={'names': ("b'Date", 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adjusted_close', 'Volume'),
                                        'formats': ('U10', np.float, np.float, np.float, np.float, np.float, np.float)},                               
                                  delimiter=',',
                                  skiprows=1,
                                  unpack=True)
print(a)

输出->

['2017-07-26' '2017-07-25' '2017-07-24' ..., '2000-01-05' '2000-01-04'
'2000-01-03']

Process finished with exit code 0

但是在使用相应的np.genfromtxt代码时，给出了ValueError:太多的值来解包，我使用了下面的genfromtxt代码->

a, b, c, d, e, f, g = np.genfromtxt('goog.csv',  
                                    dtype={'names': ("b'Date", 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Adjusted_close', 'Volume'),
                                           'formats': ('U10', np.float, np.float, np.float, np.float, np.float, np.float)},
                                    delimiter=',',
                                    skip_header=1,
                                    unpack=True)
print(a)

输出->

Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/sonika jha/PycharmProjects/csvCheck/csvCheck.py", line 84, in <module>
download_stock_data()
File "C:/Users/sonika jha/PycharmProjects/csvCheck/csvCheck.py", line 66, in download_stock_data
unpack=True)
ValueError: too many values to unpack (expected 7)

Process finished with exit code 1

我的最后一个目标是使用genfromtxt以string数据类型加载日期，其余的在float中加载。

Answer 1

loadtxt和genfromtxt以不同的方式处理结构化数据的解压缩

loadtxt文档：

拆包: bool，可选 如果为True，返回的数组将被转置，以便可以使用x, y, z = loadtxt(...)解压缩参数。当与结构化数据类型一起使用时，每个字段都返回数组。默认是假的。

genfromtxt文档：

拆包: bool，可选 如果为True，则转换返回的数组，以便可以使用x, y, z = loadtxt(...)解压缩参数。

最后一个引号中的loadtxt是一个错误。

如果我复制您的示例行3次，并运行genfromtxt (使用unpack=False)：

我得到一个(3，)数组与定义的dtype

In [327]: data
Out[327]: 
array([('2017-07-26', 153.35, 153.93, 153.06, 153.5, 153.5, 12778195.),
       ('2017-07-26', 153.35, 153.93, 153.06, 153.5, 153.5, 12778195.),
       ('2017-07-26', 153.35, 153.93, 153.06, 153.5, 153.5, 12778195.)],
      dtype=[('bDate', '<U10'), ('Open', '<f8'), ('High', '<f8'), ('Low', '<f8'), ('Close', '<f8'), ('Adjusted_close', '<f8'), ('Volume', '<f8')])

loadtxt产生的是相同的东西

但是loadtxt和unpack最终做了

a = data['bDate`]
b = data['Open']
etc.

也就是说，为每个变量分配一个字段。

但是genfromtxt有

a = data[0]
b = data[1]
etc

也就是说，每个变量的1d数组中有一行或元素。它拥有比7个变量更多的元素，它抱怨太多的值需要解包。

所以要么坚持使用loadtxt，要么不要在genfromtxt中使用unpack。

我认为在没有unpack的情况下加载结构化数组会给您在进一步处理时提供更多的选择。