, Хотя в этом методе не было ничего плохого, структурированные массивы, как правило, лучше, чем массивы записи, для скорости и совместимости.
вая этот файл CSV:
"A","B","C","D","E","F","timestamp"
611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291111964948E12
611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291113113366E12
611.88243,9089.5601,5133.0,864.07514,1715.37476,765.22777,1.291120650486E12
Я просто хочу загрузить его в виде матрицы / ndarray с 3 строками и 7 столбцами. Однако по какой-то причине все, что я могу получить от numpy, это ndarray с 3 строками (по одному на строку) и без столбцов.
r = np.genfromtxt(fname,delimiter=',',dtype=None, names=True)
print r
print r.shape
[ (611.88243, 9089.5601000000006, 5133.0, 864.07514000000003, 1715.3747599999999, 765.22776999999996, 1291111964948.0)
(611.88243, 9089.5601000000006, 5133.0, 864.07514000000003, 1715.3747599999999, 765.22776999999996, 1291113113366.0)
(611.88243, 9089.5601000000006, 5133.0, 864.07514000000003, 1715.3747599999999, 765.22776999999996, 1291120650486.0)]
(3,)
Я могу вручную повторить и взломать его в нужную форму, но это кажется глупым. Я просто хочу загрузить его как правильную матрицу, чтобы я мог разрезать его по разным измерениям и построить его, как в Matlab.