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NumPy

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

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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np.loadtxtについて

Yoshidragon3

総合スコア1

NumPy

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

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/03/11 17:19

前提・実現したいこと

np.loadtxt を使って他のファイルの情報を読み取りたいのですがうまく読み取れません。
なぜか小数点が繰り上げられています。

発生している問題・エラーメッセージ

[[ 1.959e+03 1.000e+00 4.200e+00 ... 2.300e+01 -1.000e+00 7.880e+01]
[ 1.959e+03 2.000e+00 7.000e+00 ... 1.100e+01 -1.000e+00 5.400e+01]
[ 1.959e+03 3.000e+00 1.070e+01 ... 2.000e+00 -1.000e+00 8.070e+01]
...
[ 2.018e+03 1.100e+01 1.120e+01 ... 1.000e+00 3.020e+01 -1.000e+00]
[ 2.018e+03 1.200e+01 9.500e+00 ... 4.000e+00 7.500e+01 -1.000e+00]
[ 2.019e+03 1.000e+00 7.100e+00 ... 1.100e+01 1.940e+01 -1.000e+00]]

該当のソースコード

data = np.loadtxt("ファイル名", delimiter = ",", skiprows=5,)
print(data)

試したこと

data = np.loadtxt(open("suttonboningtondata_moodle.csv", "rb"), delimiter=",", skiprows=5,
dtype=[('f0',int),('f1',int),('f2',float),('f3',float),('f4',int),('f5',float),('f6',float)])

を使って試したのですが

[(1983, 2, 3.9, -1.4, 16, 27. , 54.3)
(1983, 3, 9.7, 3.5, 2, 32.9, 75.5)
(1983, 4, 11. , 2.8, 4, 87.7, 142. )
(1983, 5, 13.7, 6.7, 0, 78.6, 103. )
(1983, 6, 18.4, 9.6, 0, 8.4, 162. )
(1983, 7, 25. , 12.6, 0, 28.6, 215.9)
(1983, 8, 22.8, 11.8, 0, 11.5, 219.3)
(1983, 9, 17.3, 10.4, 0, 84. , 115.6)...

のようにリストではなく()に含まれるようになりました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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回答1

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ベストアンサー

これは、loadtxtの問題ではなく、ndarrayの仕様の問題です。

ndarrayでは全ての要素は同じdtypeを持ちます。dtypeとしてstructured arrayを使えば
[(1983, 2, 3.9, -1.4, 16, 27. , 54.3)
(1983, 3, 9.7, 3.5, 2, 32.9, 75.5)]
のように表記されます。

以下をご覧ください。

python

1>>> 2>>> a1 = np.array([[1980, 5.0],[1981, 1.2]]) 3>>> a2 = np.array([(1980, 5.0), (1981, 1.2)], dtype=[("x", int), ("y", float)]) 4>>> print(a1) 5[[1.980e+03 5.000e+00] 6 [1.981e+03 1.200e+00]] 7>>> print(a1.shape) 8(2, 2) 9>>> print(a2) 10[(1980, 5. ) (1981, 1.2)] 11>>> print(a2.shape) 12(2,)

numpyの数値計算機能を使わずに単に入れ物として使うだけでしたら、dtypeとしてobjectを指定すればどんなものでも入れることはできます。
しかし、そのような使い方なら、列ごとにデータ型を指定できるpandasのデータフレームを使った方が楽でしょう。

投稿2021/03/11 23:15

編集2021/03/12 02:50
ppaul

総合スコア24670

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