在python中将不同大小的行读入列

我有一个类似如下的输入文件：

0.1 0.3 0.4 0.3
0.2 02. 1.2 -0.2
0.1 -1.22 0.12 9.2 0.2 0.2
0.3 -1.42 0.2 6.2 0.9 0.88
0.3 -1.42 0.12 1.1 0.1 0.88 0.06 0.14
4

因此它以一定数量的列开始，以n*2列结束（n是最后一行）。 我可以得到行数，比如#rows=I。我也可以得到n。 我想将此文件读入python 2d数组（不是列表），例如数组[I][n*2]。我意识到我可能需要用零来填充空列，这样它就可以简单地作为

Array = numpy.loadtxt("data.txt")

但我不知道如何继续

---

谢谢

我认为任何内置的缺少值的东西在这里都不会有帮助，因为空格分隔的列使缺少哪些值变得模糊不清。（在您的上下文中没有歧义，您知道所有缺少的列都在右边，但通用解析器不会这样做。）希望我错了，其他人会提供一个更简单的答案，否则

一种选择是动态地一行一行地扩展这些线，并将它们馈送到一个数组中。如果内存不是问题，您可以通过对行的列表理解来实现这一点：

def readrow(row, cols):
    a = np.fromstring(row, sep=' ')
    a.resize((cols,)
    return a

with open(file_path, 'rb') as f:
    a = np.array([readrow(row, 2*n) for row in f])

如果您不能浪费内存来创建

i

1D数组的临时列表，则可能需要使用类似于

fromiter

的方法来生成1D数组，然后对其进行重塑：

a = np.fromiter(itertools.chain.from_iterable(
    readrow(row, n*2) for row in f)).reshape((n*2,))

---

（虽然在这一点上，使用numpy来解析行而不是

csv

或者仅仅

str.split

似乎有点傻。）

如果您想用0.0填充短线，这里有一种方法-用全套0.0填充，然后只切片最前面的重要部分：

data = """0.1 0.3 0.4 0.3
0.2 02. 1.2 -0.2
0.1 -1.22 0.12 9.2 0.2 0.2
0.3 -1.42 0.2 6.2 0.9 0.88
0.3 -1.42 0.12 1.1 0.1 0.88 0.06 0.14
4""".splitlines()

maxcols = int(data[-1])*2

emptyvalue = 0.0
pad = [emptyvalue]*maxcols

for line in data[:-1]:
    # get the input data values, converted from strings to floats
    vals = map(float, line.split())

    # pad the input with default values, then only take the first maxcols values
    vals = (vals + pad)[:maxcols]

    # show our work in a nice table
    print "[" + ','.join("%s%.2f" % (' ' if v>=0 else '', v) for v in vals) + "]"

印刷品

[ 0.10, 0.30, 0.40, 0.30, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00]
[ 0.20, 2.00, 1.20,-0.20, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00]
[ 0.10,-1.22, 0.12, 9.20, 0.20, 0.20, 0.00, 0.00]
[ 0.30,-1.42, 0.20, 6.20, 0.90, 0.88, 0.00, 0.00]
[ 0.30,-1.42, 0.12, 1.10, 0.10, 0.88, 0.06, 0.14]

---

我以为我明白你想要什么，直到你说

Array[I][n*2]

。这看起来像是一个1D数组，由1D事物组成。二维数组的索引为

A[i，j]

，其形状类似于

（i，n*2）

。这就是你想要的吗？是的，抱歉，我把C++语法和Python语法混淆了，这不仅仅是语法问题。C++根本没有2D阵列；它有数组（当然，它有1D N*M数组，您可以手动跨步）。如果你真的想要一个像C++数组那样的东西，首先你就不会有这个问题，因为数组的数组不一定是矩形，而是二维数组。边注：你应该读PEP 8：实例名称通常是小写的（<代码>数组< /代码>）。我认为这是一个很好的答案。不过，我可以吹毛求疵：

fname

实际上是

fpath

，我不明白为什么需要

rb

模式，因为输入文件显然是一个文本文件。因此，我将执行一个简单的

open（fpath）

。还有最后一行的问题，它显然包含了原始问题中的

n

，不应该放在数组中，但是让我们看看耶稣说了什么。这里的答案都没有真正的帮助。这个答案看起来很有希望，但当我尝试实现它时，它给出了错误“invalid mode（'rb'）或filename”，这很奇怪，因为我没有包含'rb'，我还有一行与open语句/文件相同。我将其归结为：如何将列表的值复制到更大的numpy数组。假设list=[1 2 3 4 5]要复制到所有条目均为零的数组[10]中。如何将列表复制到数组中的前5个元素，其余元素保持为零。Thanks@EOL：

fname

是询问者代码中的任何内容，他没有给我们。

rb

模式是必需的，因为

np.fromstring

是因为在3.x中它需要

字节，而不是
str
；如果切换到
csv
，则在3.x中不再需要它，而是在2.x中。不管怎样，它都不会痛。最后一行包含原始问题中的
n
，因为他说他可以独立地获取
i
和
n
，所以我假设我不需要编写获取它们的代码。@Jesus:如果没有看到生成错误的代码，我显然无法帮助您调试它。但是关于你的第二个问题：当然，你可以创建一个10个零的数组，然后复制列表，但是为什么你不能把它转换成一个5的数组，然后像我的代码那样调用
resize
？阿巴内特的方法很好。如果要复制到现有的NumPy数组，只需执行类似于
arr[：5]=range（5）
（分配到切片）的操作即可。