質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

90.35%

  • Python 3.x

    7345questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • NumPy

    504questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python np.save()でリストが保存できない

解決済

回答 2

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 602

genuine

score 11

 前提・実現したいこと

pythonで作成したリストをnpy形式で保存したい。

 発生している問題・エラーメッセージ

np.save("ampl_list.npy", y_axis) でリストを保存できると思っていたが、作業しているディレクトリに保存されていない。 

 該当のソースコード

import os
import time
import numpy as np
from scipy.stats import norm
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

#特定のフォルダ内にあるファイルの名前をリストに入れる
os.chdir(r"C:\Users\genuine\Desktop\earth science\20180217~misasa\20180224b")
files = os.listdir(r"C:\Users\genuine\Desktop\earth science\20180217~misasa\20180224b")

dat_list = []
for file in files:
    if file.count('.dat'):
        dat_list.append(file)

デジタル信号の各ファイルを読み込み、ある数値を計算してampl_listに入れることを繰り返す
ampl_list = []
for file in dat_list:
    data = np.loadtxt(file, delimiter=' ')
    x_value = data[:,0] #1列目を横軸とする
    y_value = data[:,1] #2列目を縦軸とする
    yh_value = signal.hilbert(y_value)
    count = abs(yh_value)

    sum = 0
    for i in count[12000:13600]:
        sum = sum + i
    mean = sum/1600
    ampl_list.append(mean)

#グラフに表示する
x_axis = np.arange(800, 900.1, 0.2)
y_axis = np.array(ampl_list)
plt.plot(x_axis, y_axis, marker="", linewidth=0.2, color='black')
plt.show()

#ampl_listをnpy形式で保存する
np.save('ampl_list.npy', y_axis) #.npyで保存する

 試したこと

np.save('ampl_list.npy', ampl_list)
でも試してみたが、同様に保存されない。

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python 3.6.1
scipy 0.19.0
numpy 1.12.1

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • LouiS0616

    2018/04/28 13:41

    フォルダ 20180217~misasa\20180224b 内は確認しましたか?

    キャンセル

  • genuine

    2018/04/28 14:04

    すいません、そのフォルダ内に作ったファイルが入ってました。ご指摘ありがとうございます。

    キャンセル

回答 2

checkベストアンサー

+1

np.save('ampl_list.npy', y_axis)
でy_axisの値はセーブできていると思います。

ただし、ファイル名がフルパスでないのでpythonインタープリタのその時点での作業ディレクトリーの下へセーブされているはずです。

import os

print(os.getcwd())
np.save('ampl_list.npy', y_axis)

などとすれば作業ディレクトリーが印字できますので、そのディレクトリーの下を調べてみましょう。もし特定のディレクトリーへ確実に格納したいのであればフルパス名を指定するのが無難だと思います。

import os

np.save(o.path.join(r'c:\格納したいディレクトリー', 'ampl_list.npy'), y_axis)

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/04/28 14:15

    ご丁寧な解答をありがとうございました。
    ベストアンサーに選ばせていただきます。

    キャンセル

+1

フルパスで指定しないとカレントディレクトリ以下にファイルができます。スクリプトを実行したときのカレントディレクトリを確認してください。
また、フルパスでの指定もやってみるべきです。

投稿

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2018/04/28 14:15

    ご指摘ありがとうございます。
    おかげさまで解決いたしました。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 90.35%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

同じタグがついた質問を見る

  • Python 3.x

    7345questions

    Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

  • NumPy

    504questions

    NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。