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numpy创建空数组 浅谈Python numpy创建空数组的问题

馋学习的身子 人气:0
想了解浅谈Python numpy创建空数组的问题的相关内容吗,馋学习的身子在本文为您仔细讲解numpy创建空数组的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:numpy创建空数组,python,numpy,下面大家一起来学习吧。

一、问题描述:

有一个shape为(308, 2)的二维数组,以及单独的一个数字,需要保存到csv文件中,这个单独的数字让其保存到第3列第一行的位置。

二、具体的实现:

首先要想把一个(308, 2)的二维数组和一个数字给拼接起来,直接拼接没办法实现,因为行数和列数都不同的两个ndarry是无法拼接的(此处按照目前我学的理解,是无法直接拼接的,如果可以的话,麻烦评论一下)。

然后我首先想到的解决方法就是先建一个(308,1)的二维数组,然后令这个二维数组的第一个元素设置成那个数字,然后进行拼接,保存。

为使数据可以显示完全,以仅以3行数据为例:

>>> a = np.ones((3,2))
>>> b = 0.2
>>> _b = np.empty((3,1))
>>> _b[0, 0] = b
>>> c = np.c_[a, _b]
>>> print(c)
[[1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.00000000e-001]
 [1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.12199579e-313]
 [1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.54639495e-313]]
>>>

但是这样,我把结果保存到文件时,第3列的除第一行,其他的行是有数据的,我不想让它显示数据。
也就是empty这个函数只是创建一个未初始化的数组,实际上里面的数值都是垃圾值。

那么如何去实现视觉上没有数据呢,其实利用空的字符串就可以了

所以就通过np.ones设置dtype为str,此时生成的是元素都为空字符串的数组,(具体的原因还不清楚),然后此时若直接设置第一行的元素为某个值,是不行的,会自动变为'0‘,只有在拼接之后,然后再给它赋值才可以,这个地方我不是很理解,但是结果是正确的。

三、完整代码:

y_true = np.ones((3, 1), dtype=np.int)
y_pred = np.ones((3, 1), dtype=np.int)
y = np.c_[y_true, y_pred]

accuracy = np.zeros(shape=(y_true.shape[0], 1), dtype=np.str)

# 此时若设置accuracy[0, 0] = '0.89',最终accuracy[0, 0]存的是'0',具体原因还不清楚

res = np.c_[y, accuracy]  # 先拼接起来
res[0, 2] = '0.89'  # 然后再设置就可以了

res = pd.DataFrame(res, columns=['y_true', 'y_pred', 'accuracy'])
res.to_csv('1.csv')  # 保存到文件中

在这里插入图片描述

从文件中读取的时候,直接读出来,空白的地方被赋值为nan

a = pd.read_csv('1.csv', usecols=(1, 2, 3))
a = a.values
print(a, type(a), a.dtype)

在这里插入图片描述

关于np.nan需要注意的地方如下:

import numpy as np
 
np.nan == np.nan
Out[3]: False
 
aa = np.array([1,2,3,np.nan,np.nan,4,5,np.nan])
aa
Out[5]: array([  1.,   2.,   3.,  nan,  nan,   4.,   5.,  nan])
 
aa[aa==np.nan] = 100  #错误方式
aa
Out[7]: array([  1.,   2.,   3.,  nan,  nan,   4.,   5.,  nan])
 
aa[np.isnan(aa)] = 100  #对nan操作的正确方式
aa
Out[9]: array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,    4.,    5.,  100.])
 
type(np.nan)
Out[10]: float

关于参考:https:

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