使用迭代来总结在python

阵列我在蟒使用numpy的读取csv文件：使用迭代来总结在python

import numpy as np 
import csv 
from StringIO import StringIO 
with open ('1250_12.csv','rb') as csvfile: 
    data = np.genfromtxt(csvfile, dtype = None, delimiter = ',') 
np.set_printoptions(threshold='nan'

打印出如下：

[['x1' 'y1' 'z1' 'x2' 'y2' 'z2' 'cost'] 
['5720.44' '3070.94' '2642.19' '5797.82' '3061.01' '2576.29' '102.12'] 
['5720.44' '3070.94' '2642.19' '5809.75' '3023.6' '2597.81' '110.4'] 
['5861.54' '3029.08' '2742.36' '5981.23' '3021.52' '2720.47' '121.92'] 
['5861.54' '3029.08' '2742.36' '5955.36' '3012.95' '2686.28' '110.49']

所以第一列属于“X1 '，第二列属于'x2'等。可以说x1，y1，z1是一个在数组中表示的向量，下面的点表示该值。正如你所看到的，每个x1，y1 ...都有多个点。现在我想将点加起来，使它成为使用迭代器的向量的总和。我如何使用迭代器来总结所有行？

这样的：

import numpy 
a=numpy.array([0,1,2]) 
b=numpy.array([3,4,5]) 
a+b 
array([3, 5, 7])

但是这仅仅是2个数组，如果有数百个，那么你就需要一个迭代器，而不是手动设置阵列吗？

来源

2013-08-02 Andy

有什么预期的输出？ –

某些东西在你粘贴的代码中被切断了。 – user2357112

让我们说a = [x1，y1，z1]和b = [x2，y2，z2]并且总和为a + b，但我想使用迭代器，因此我可以处理所有行。 – Andy

正如其他人所评论的，有可能的方式与内置功能来做到这一点，但你所描述的以下执行：

sum = np.zeros(len(data[0])) 

for vector in data[1:]: 
    vector = map(float, vector) 
    sum = np.add(vector, sum)

首先，我们初始化一个空白sum矢量等于数据矩阵的宽度。然后，我们遍历实际的数据向量并将它们相加。

来源

2013-08-02 16:32:44

都是正确的 – Andy

你能解释一下这一行：vector = np.asarray（map（float，vector））确实很快吗？ – Andy

对不起，应该是'vector = map（float，vector）'！无论如何，因为它是以文本形式读取的，所以我们需要将'vector'中的每个元素从一个字符串转换为float（例如，从'0.5'到0.5）。 'map（float，vector）'将'float（x）'应用于'vector'中的每个'x'。 –

为什么不导入跳过第一行？

data = np.genfromtxt('1250_12.csv', delimiter = ',', skip_header=1)

然后

np.sum(data,axis=0)

来源

2013-08-02 16:35:48 atomh33ls

谢谢你正确的答案！ – Andy

@所以这个答案会给你一个更高的性能，因为它避免了'for'循环... –

如果你想这样做，在python的方法之一可以是迭代名单假设阵列的输入即列表INP和输出数组存储在总

total = inp[1] 
for eachRow in inp[2:]: 
    for index, val in enumerate(eachRow): 
     total[index] += eachRow[index]

希望这有助于:)

来源

2013-08-02 16:49:16 2292amit

使用迭代来总结在python

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