转换水平数据并保存它们

Question

我有一个简单的代码，它的想法是打开一个6列的文件，选择一列并保存它。我面临的问题是我不断地获取水平排列的数据。当我试图转置它们时，我得到了一个更奇怪的输出，看起来像

[number1, number2, number3, ..., number4, number5, number6]

虽然一栏有一百万分。我怎样才能避开这个问题？在

^{pr2}$

Answer 1

与使用np.transpose（这是1D数据的no-op）不同，您只需在将维度转换为数组后添加一个维度：

tr = np.array(col_1)[:, None]  # instead of "tr = np.transpose(col_1)"

例如：

^{pr2}$

还有其他几种改进代码的方法，但是这种更改应该可以解决问题。：）

例如，^{}可用于以更直接的方式提取列：

# to extract the fifth column of a csv file:
tr = np.loadtxt(filename, delimiter=col_sep, comments='#')[:, 4][:, None]  

Answer 2

file.write('\n'.join([str(_) for _ in col_1]) + '\n')可能对你有用。在

顺便说一下，numpy.ndarray对象不能直接写入文件，请尝试numpy.savetxt()。在

Answer 3

所以，您试图从一个文件中提取一列并将其保存到另一个文件中？在

这应该做到：

filename = "C:\\Users\\blablabla.dat"
col_sep = "\t"

col_1 = []
with open(filename, 'r') as f:
    for line in f:
        if line[0] != "#":
            col_1.append(float(line.split(col_sep)[4]))

with open("C:\\Users\\blablabla1.dat", "w") as f:
    for val in col_1:
        f.write("%f\n" % val)

程序中名为col_1的list没有附加方向，既不是水平的，也不是垂直的；它只是一个值的列表。您将使用特定列中的值填充它，逐行读取文件并手动解析。要将其保存为列，必须以相同的方式迭代它，并每行写入一个值。在

另外，为了让大家明白到底发生了什么；np.transpose对一维数据什么也没做，只需返回一个np.array（向量），其中包含来自list的数据。^上的{}返回了该array的可读字符串表示形式，并将其写入输出文件。在