閱讀文件作爲陣列

Question

我有一個CVS文件，其中有數字的三列高達每三個數字：

1 0 0 
2 0 0 
3 0 0 
4 0 0 
5 0 0 
6 0 0 
7 0 0 
8 0 0 
9 0 0 
10 0 0 
11 0 0 

我想分別讀取列，並能夠利用它們作爲使用數組：

data = np.loadtxt('file.csv') 
x = data[:, 0] 
y = data[:, 1] 

但我發現了：

X = np.array(X, dtype) 
ValueError: setting an array element with a sequence. 

相反，如果我使用的線路x,y = np.loadtxt('Beamprofile.txt', usecols=(0,1), unpack=True)錯誤消失，但x和y在進一步的操作中似乎沒有被正確讀取。

Answer 1

與樣品：

In [1]: data=np.loadtxt('stack39174768.txt') 
In [2]: data 
Out[2]: 
array([[ 1., 0., 0.], 
     [ 2., 0., 0.], 
     [ 3., 0., 0.], 
     [ 4., 0., 0.], 
     [ 5., 0., 0.], 
     [ 6., 0., 0.], 
     [ 7., 0., 0.], 
     [ 8., 0., 0.], 
     [ 9., 0., 0.], 
     [ 10., 0., 0.], 
     [ 11., 0., 0.]]) 
In [3]: x=data[:,0] 
In [4]: y=data[:,1] 
In [5]: x 
Out[5]: array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11.]) 
In [6]: y 
Out[6]: array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) 

在哪裏的問題？是否有關於剪輯中沒有看到的文件？

In [8]: x,y = np.loadtxt('stack39174768.txt', usecols=(0,1), unpack=True) 

產生相同x和y。

我問起形狀和D型

In [11]: data.shape 
Out[11]: (11, 3) 
In [12]: data.dtype 
Out[12]: dtype('float64') 

我喜歡np.genfromtxt好一點，但在這種情況下，它會產生相同的data。

Answer 2

最簡單的解決方案可能是在python中使用pandas模塊，它可以自由將列值作爲numpy數組使用，您可以輕鬆地將其轉換爲列表。

import pandas as pd 

    df = pd.read_csv(open("name_of_the_csv.csv")) 
    # For one column, lets say the 1st one 
    column_1_list = df[df.columns[0]].values 

如果你想訪問你可以使用環列，並做到這一點如下圖所示：

df = pd.read_csv(open("name_of_the_csv.csv")) 
    for i in xrange(len(df.columns)): 
     column_list = df[df.columns[i]].values