Ergebnisse in YAML-Datei mit Python speichern

Question

Ich bin in diesem kleinen Problem nach einer Stunde der Suche vorherige Antwort stecken. Ich möchte Matrizen von meinem Code speichern in .yaml Datei

Was ich von meinem Code erhalten

Matrix 
[[ 1.00665266e+03 0.00000000e+00 5.08285432e+02] 
[ 0.00000000e+00 1.01086937e+03 3.45995536e+02] 
[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00 1.00000000e+00]] 

Wie ich versucht, diese Matrix zu speichern (mtx ist der kürzere Name in meinem Code)

fname = "calibrationC300.yaml" 

data = dict(
    Matrix = mtx, 
) 

with open(fname, "w") as f: 
    yaml.dump(data, f, default_flow_style=False) 

Aber was ich in meiner YAML-Datei lesen ist völlig falsch (nur nur schlecht Umwandlung?)

Matrix: !!python/object/apply:numpy.core.multiarray._reconstruct 
    args: 
    - &id001 !!python/name:numpy.ndarray '' 
    - !!python/tuple [0] 
    - b 
    state: !!python/tuple 
    - 1 
    - !!python/tuple [3, 3] 
    - !!python/object/apply:numpy.dtype 
    args: [f8, 0, 1] 
    state: !!python/tuple [3, <, null, null, null, -1, -1, 0] 
    - false 
    - !!binary | 
    cWM87e1YkEAAAAAAAAAAAIUEEyb5SH1AAAAAAAAAAACp/Z3yc2qQQFv0vPqb5nZAAAAAAAAAAAAA 
    AAAAAAAAAAAAAAAAAPA/ 

Es ist das erste Mal, dass ich Yaml-Dateien verwende, was mache ich falsch? Gibt es eine Methode, um die Matrix in der einfachen Form (wie ich es aus dem Code erhalte) in der Yaml-Datei zu erhalten? Vielen Dank im Voraus

Answer 1

Ich bin kein Experte, aber das produzierte Yaml scheint richtig. Sie können sehen, dass die primitiven Typen standardmäßig gut dargestellt werden. Für die anderen müssen Sie möglicherweise etwas unternehmen. Lesen Sie hier in der documentation.

Viel Glück!

(ich habe nicht genug rep haben. Kommentar, sonst hätte ich diesen Beitrag als Kommentar hinterlassen.)

Answer 2

Das einzige, was hier falsch scheint Ihre Erwartung zu sein, wie numpy Einbauten können und sollten entsorgt werden zu YAML.

Eine einfache Überprüfung, dass das, was Sie bekommen haben, wie YAML richtig ist, zu load ist, was Sie dump -ed:

import ruamel.yaml 
import numpy 
import pprint 

mtx = numpy.multiarray = [[1.00665266e+03, 0.00000000e+00, 5.08285432e+02], 
          [0.00000000e+00, 1.01086937e+03, 3.45995536e+02], 
          [0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00],] 

data = dict(Matrix=mtx) 

yaml_str = ruamel.yaml.dump(data, default_flow_style=False) 
data = ruamel.yaml.load(yaml_str) 
print(data) 

die gibt:

{'Matrix': [[1006.65266, 0.0, 508.285432], [0.0, 1010.86937, 345.995536], [0.0, 0.0, 1.0]]} 

Die speziellen Typen, die numpy verwendet werden nicht als einfache (und lesbare) YAML ausgegeben, gibt es keine Garantie, dass das neu geladen werden könnte. Es könnte für einige Konstrukte möglich sein, obwohl es leicht zu Mehrdeutigkeiten führt, und eine AFAIK-Vereinfachung wird für keinen der numpy Typen durchgeführt.

Natürlich können Sie das YAML-Dump kann, ohne dass Informationen seine numpy Versorgung wieder herstellen, indem Sie:

ruamel.yaml.round_trip_dump(data, sys.stdout) 

die gibt:

Matrix: 
- - 1006.65266 
    - 0.0 
    - 508.285432 
- - 0.0 
    - 1010.86937 
    - 345.995536 
- - 0.0 
    - 0.0 
    - 1.0 

viel besser lesbar, aber nicht etwas, das jemals sein wird ein numpy.multiarray automatisch wenn Sie load() es wieder von seiner YAML-Darstellung.