csv行的Numpy累计和给出了类型错误

我使用cumsum函数来计算csv列（行）的累积和。输入如下：csv行的Numpy累计和给出了类型错误

输入（average_）：

1 0.000053 0.004531 0.010447 0.051962 
2 0.000589 0.004518 0.009801 0.052226 
3 0.000083 0.004581 0.010362 0.052288 
4 -0.000192 0.003726 0.011258 0.051094 
5 0.000281 0.004078 0.01008  0.052156 
6 0.000091 0.004028 0.009853 0.052301 
7 0.000478 0.004298 0.009966 0.054803 
8 0.00028  0.004267 0.010051 0.050296 
9 0.000198 0.004766 0.010245 0.051754

但是这个代码：

acc_column = [] 
for row in average_: 
    f_column = numpy.cumsum(row[1], dtype = float) 
    acc_column.append(f_column)

不工作，并给出了错误：

"TypeError: cannot perform accumulate with flexible type"

任何想法请问我做错了什么？

来源

2013-11-28 PyLearner

看起来像你的一些数据不是正确的dtype，试试这个（转换为float），它工作还是给另一个TypeError？

f_column = numpy.cumsum(numpy.asarray(row[1], dtype=float))

来源

2013-11-28 01:51:31

的循环现在可以正常工作，但不会产生输入数据！：s – PyLearner

我敢打赌，你有什么（即使你还没有告诉我们）是一个结构数组，像这样：

array([(1, 5.3e-05, 0.004531, 0.010447, 0.051962), 
     (2, 0.000589, 0.004518, 0.009801, 0.052226), 
     (3, 8.3e-05, 0.004581, 0.010362, 0.052288), 
     (4, -0.000192, 0.003726, 0.011258, 0.051094), 
     (5, 0.000281, 0.004078, 0.01008, 0.052156), 
     (6, 9.1e-05, 0.004028, 0.009853, 0.052301), 
     (7, 0.000478, 0.004298, 0.009966, 0.054803), 
     (8, 0.00028, 0.004267, 0.010051, 0.050296), 
     (9, 0.000198, 0.004766, 0.010245, 0.051754)], 
     dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<f8'), ('f3', '<f8'), ('f4', '<f8')])

如果没有，那么你可以加载它

a = np.genfromtxt('tmp.txt', dtype=None)

一旦这一切都在一个阵列中，有通过各行没有必要循环：用文件
如果你希望积累1列，那么这实际上场'f1'在结构数组，所以使用：

>>> np.cumsum(a['f1']) 
array([ 5.300e-05, 6.420e-04, 7.250e-04, 
     5.330e-04, 8.140e-04, 9.050e-04, 
     1.383e-03, 1.663e-03, 1.861e-03])

如果它是一个普通浮法阵列：

array([[ 1.000e+00, 5.300e-05, 4.531e-03, 1.0447e-02, 5.1962e-02], 
     [ 2.000e+00, 5.890e-04, 4.518e-03, 9.8010e-03, 5.2226e-02], 
     [ 3.000e+00, 8.300e-05, 4.581e-03, 1.0362e-02, 5.2288e-02], 
     [ 4.000e+00, -1.920e-04, 3.726e-03, 1.1258e-02, 5.1094e-02], 
     [ 5.000e+00, 2.810e-04, 4.078e-03, 1.0080e-02, 5.2156e-02], 
     [ 6.000e+00, 9.100e-05, 4.028e-03, 9.8530e-03, 5.2301e-02], 
     [ 7.000e+00, 4.780e-04, 4.298e-03, 9.9660e-03, 5.4803e-02], 
     [ 8.000e+00, 2.800e-04, 4.267e-03, 1.0051e-02, 5.0296e-02], 
     [ 9.000e+00, 1.980e-04, 4.766e-03, 1.0245e-02, 5.1754e-02]])

然后，所有你需要做的是对列调用cumsum：

>>> np.cumsum(a[:,1]) 
array([ 5.300e-05, 6.420e-04, 7.250e-04, 
     5.330e-04, 8.140e-04, 9.050e-04, 
     1.383e-03, 1.663e-03, 1.861e-03])

来源

2013-11-28 02:20:29 askewchan

谢谢你，但我相信我的数据只是一个列表而不是np.array。它在上一步计算并保存在列表中，如下所示：“average_ = []，average_.append（float_means）”。我没有包括我的代码的其余部分，因为我认为它可能会使问题变得复杂。 – PyLearner

@PLeLearner，将列表列表转换为数组可能是值得的，这样你就可以用它做出很好的numpy事情。如果你发布更多的代码，我可以看看它。 – askewchan

太棒了！我试过了，它让生活变得更轻松！我将我的列表保存到np.array中，然后使用cumsum。 'average_ = np.array（average_，dtype = np.float），cum_sum = cumsum（average_ [:, 1]），com_arrays = append（zip（average_），cum_sum）'。但是，当我使用np.savetxt时，它会将所有内容都写入一个列中，而我希望将cum_sum元素添加到average_的每一行中。任何想法如何？或者我把它作为一个新问题发布，然后你在那里回答？ – PyLearner

csv行的Numpy累计和给出了类型错误

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