是否支持從/分隔文件讀取/寫入hexfloats？

Python標準庫或scipy/numpy/pandas等是否支持讀寫浮點數字（又名「hexfloats」）的十六進制表示以及來自分隔文件（例如TSV或CSV）？是否支持從/分隔文件讀取/寫入hexfloats？

作爲一個測試，我做了一個CSV文件，其中的列在十進制和十六進制浮點數之間交替，並嘗試使用pandas.read_csv讀取此文件。在生成的數據框中，包含十進制浮點數的列被正確地轉換爲Python浮點數，而包含十六進制浮點數的列被保留爲字符串。

編輯：澄清：我不需要幫助將hexfloats轉換成浮動，反之亦然。那裏有float.fromhex和float.hex。我正在尋找的是一個文件閱讀器，將採用合理的啓發式自動將hexfloats轉換爲浮點數（就像pandas.read_csv知道將十進制數字表示形式轉換爲數字Python對象一樣）。

來源

2016-05-13 kjo

這樣的文件中的分隔符是什麼？ – hpaulj

@hpaulj：任何不會干擾數據：逗號，標籤，[美國]（https://en.wikipedia.org/wiki/C0_and_C1_control_codes#Field_separators）等 – kjo

是否有'％'格式可以工作？例如'％???'％12.23'？ – hpaulj

from binascii import unhexlify 
from struct import unpack 
hex_string="abcd33ef" 
my_bytes = unhexlify(hex_string) 
my_float = unpack("f",my_bytes)

我猜...也許？

來源

2016-05-13 23:35:53

對不起，我的問題不清楚。我編輯過它。 – kjo

我找不到%格式化規格中的任何內容，這些規格會爲浮點數創建一個hex（對於整數，只需%x）。所以，接受你的float.hex，我可以創建數組中的每一個浮動轉換爲十六進制字符串的函數：

def foo(x): 
    return x.hex() 
vfoo=np.vectorize(foo) # just for ease of applying foo to an array 

In [478]: x=np.arange(12.).reshape(3,4)/3 

In [479]: x 
Out[479]: 
array([[ 0.  , 0.33333333, 0.66666667, 1.  ], 
     [ 1.33333333, 1.66666667, 2.  , 2.33333333], 
     [ 2.66666667, 3.  , 3.33333333, 3.66666667]]) 

In [480]: vfoo(x) 
Out[480]: 
array([['0x0.0p+0', '0x1.5555555555555p-2', '0x1.5555555555555p-1', 
     '0x1.0000000000000p+0'], 
     ['0x1.5555555555555p+0', '0x1.aaaaaaaaaaaabp+0', 
     '0x1.0000000000000p+1', '0x1.2aaaaaaaaaaabp+1'], 
     ['0x1.5555555555555p+1', '0x1.8000000000000p+1', 
     '0x1.aaaaaaaaaaaabp+1', '0x1.d555555555555p+1']], 
     dtype='<U20')

然後我可以使用通常savetxt那些字符串寫入文件

In [481]: np.savetxt('test.txt',vfoo(x), fmt='%25s',delimiter=',')

它看起來像：

In [482]: cat test.txt 
       0x0.0p+0,  0x1.5555555555555p-2,  0x1.5555555555555p-1,  0x1.0000000000000p+0 
    0x1.5555555555555p+0,  0x1.aaaaaaaaaaaabp+0,  0x1.0000000000000p+1,  0x1.2aaaaaaaaaaabp+1 
    0x1.5555555555555p+1,  0x1.8000000000000p+1,  0x1.aaaaaaaaaaaabp+1,  0x1.d555555555555p+1

和loadtxt可以處理這個

In [486]: np.loadtxt('test.txt',delimiter=',') 
Out[486]: 
array([[ 0.  , 0.33333333, 0.66666667, 1.  ], 
     [ 1.33333333, 1.66666667, 2.  , 2.33333333], 
     [ 2.66666667, 3.  , 3.33333333, 3.66666667]])

loadtxt使用這段代碼時，看到0x列

/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in floatconv(x) 
    656   x.lower() 
    657   if b'0x' in x: 
--> 658    return float.fromhex(asstr(x))

你可能會通過研究npyio.py文件得到其他的想法。

來源

2016-05-14 00:18:29 hpaulj

是否支持從/分隔文件讀取/寫入hexfloats？

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