Inconsistance Abstand in numpy Arrayelementen

Question

in Python, wenn ich sage np.array ([1,2,3]), ist das Ergebnis

array([1, 2, 3]) 

aber wenn ich sage np.array ([11 , 22,3]) das Ergebnis ist

array([11, 22, 3]) 

, die vor zwei Räume haben '3' im Gegensatz zu '22', die vor einen Raum hat. Später benutze ich map-Funktion, um dieses Ergebnis aus einer CSV-Datei mit Pandas zu lesen und ich brauche den Abstand konsistent zu sein. Gibt es einen Weg dazu?

Answer 1

Sie die gleichmäßig verteilte numpy Array zuerst in eine Liste umwandeln könnte:

Liste (np.array ([11, 22, 3]))

np.array([11, 22, 3]).tolist() 

geben Ihnen

Wenn Sie das Array numpy zuordnen, hat jeder an die Funktion übergebene Wert keinen Abstand, sodass Sie sich keine Gedanken darüber machen müssen.

BEARBEITEN: Editierte Liste Umwandlung zu verwenden numpy.array's method wie von hpaulj vorgeschlagen. Siehe hpaulj's answer below, da es viel umfassender ist als meins.

Answer 2

Die Standardanzeige für Arrays eine gleichmäßige Feldbreite pro Element, nicht ein gleichmäßiger Abstand:

In [30]: x=np.array([11,223,3]) 

In [31]: x 
Out[31]: array([ 11, 223, 3]) 

In [32]: x.tolist()  # list display with uniform spacing 
Out[32]: [11, 223, 3] 

Effektiv numpy ein Format wie verwendet:

In [35]: fmt = ' '.join(['%3d','%3d','%3d']) 

In [36]: fmt 
Out[36]: '%3d %3d %3d' 

In [37]: fmt%tuple(x) 
Out[37]: ' 11 223 3' 

np.savetxt ist, dass, nur unter Verwendung von die fmt und delimiter, die Sie bereitstellen.

csv steht für "Komma getrennt". Tabs werden ebenfalls verwendet. Wenn "white space" verwendet wird, sind gute Leser genauso glücklich mit einem, zwei oder mehr "Leerzeichen". Solche Tabellen werden normalerweise so formatiert, dass die Spalten ausgerichtet bleiben und der Abstand zwischen den Zahlen nicht konstant bleibt.

A 3 Reihenanordnung mit Misch Anzahl Größen:

In [39]: x=np.array([[1,123,32],[34,1,2],[0,23,1000]]) 

In [40]: x 
Out[40]: 
array([[ 1, 123, 32], 
     [ 34, 1, 2], 
     [ 0, 23, 1000]]) 

Feste Breite CSV Formatierung:

In [41]: np.savetxt('test.csv',x,fmt='%5d', delimiter=',') 

In [42]: cat test.csv 
    1, 123, 32 
    34, 1, 2 
    0, 23, 1000 

begrenzt reading:

In [43]: np.genfromtxt('test.csv',delimiter=',',dtype=None) 
Out[43]: 
array([[ 1, 123, 32], 
     [ 34, 1, 2], 
     [ 0, 23, 1000]]) 

Der Standardmodus für Split Verwendungen Python Zeichenfolge verallgemeinerter Leerraum:

In [44]: ' 11 223 3'.split() 
Out[44]: ['11', '223', '3'] 

Hier ist ein Beispiel einer CSV mit konstantem Abstand (und variabler Breite)

In [45]: np.savetxt('test.csv',x,fmt='%d', delimiter=' ') 

In [46]: cat test.csv 
1 123 32 
34 1 2 
0 23 1000 

np.genfromtxt('test.csv',dtype=None) liest es gut.