提问人：atapaka 提问时间：9/20/2023 更新时间：9/20/2023 访问量：30
numpy 数组的混合类型列表列表
List of lists of mixed types to numpy array
问：
我有从中导入的数据，它们存储在列表列表中：csv
data=[['1', ' 1.013831', ' 1.713332', ' 1.327002', ' 3.674446', ' 19.995361', ' 09:44:24', ' 2.659884'], ['2', ' 1.013862', ' 1.713164', ' 1.326761', ' 3.662183', ' 19.996973', ' 09:49:27', ' 2.668791'], ['3', ' 1.013817', ' 1.712084', ' 1.326192', ' 3.658077', ' 19.997608', ' 09:54:27', ' 2.671786']]
我想得到一个数组，以便我实际上可以使用适当的切片（我不想要或其他任何东西，只是具有适当数据类型的普通旧数组 - 而不是对象）。numpypandasnumpy
所以我尝试了显而易见的方法：
arr=np.array(data,dtype='i4,f4,f4,f4,f4,f4,U8,f4')
只是为了得到：
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ' 1.013831'
这表明将行视为列，将列视为行。该怎么办？我还尝试输入而不是哪个给出和错误，我尝试过：numpydatalist(map(tuple,data))map object is not callable
arr=np.asarray(tuple(map(tuple,data)),dtype='i4,f4,f4,f4,f4,f4,U8,f4')
给
ValueError: could not assign tuple of length 20 to structure with 8 fields.
请注意，在我的情况下，原始行数是 20。
那么，如何从要指定每个列数据类型的数组中获取数据呢？csvnumpy
答：
1赞
Quang Hoang
9/20/2023
#1
从文档中的示例来看，这是可行的
np.array(list(map(tuple, data)), dtype='i4,f4,f4,f4,f4,f4,U8,f4')
输出：
array([(1, 1.013831, 1.713332, 1.327002, 3.674446, 19.995361, ' 09:44:2', 2.659884),
(2, 1.013862, 1.713164, 1.326761, 3.662183, 19.996973, ' 09:49:2', 2.668791),
(3, 1.013817, 1.712084, 1.326192, 3.658077, 19.997608, ' 09:54:2', 2.671786)],
dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f4'), ('f2', '<f4'), ('f3', '<f4'), ('f4', '<f4'), ('f5', '<f4'), ('f6', '<U8'), ('f7', '<f4')])
f
1
评论
0赞
atapaka
9/20/2023
你是怎么做到的？我正在得到TypeError: 'map' object is not callable
1赞
Suraj Shourie
9/20/2023
您可能使用变量 do 覆盖了函数，然后它应该可以工作mapdel map
0赞
atapaka
9/20/2023
@SurajShourie我不得不完全退出终端并返回，现在它解决了这个问题。
0赞
atapaka
9/21/2023
我已经删除了答案标记，因为上述方法将其转换为一维数组：给出 但是如果我删除该语句，就会生成正确的二维数组。那么如何正确指定多维数组呢？print(arr.shape)(3,)dtypedtype
评论
arr.Tarr=np.asarray(data); arr2=arr.T; arr3=np.array(arr2,dtype='i4,f4,f4,f4,f4,f4,U8,f4')arr[:,0]dtypepd.DataFrame