python创建结构

我试图对文件中的数据执行一些操作。我已经设法使用np.loadtxt加载了该文件

data = np.loadtxt('original_data.txt', dtype={'names': ('fileName', 'object_no', 'instance', 'tilt', 'pan_no', 'panValue'),'formats': ('S70', 'f5', 'f5', 'f5', 'f5', 'S5')})

我发现我可以使用

name\u new=data['fileName']

访问单个列。（1-D阵列）

最好的方法是什么，以一种结构（相当于matlab）的格式，这样我就可以从单个数组中访问每个元素

原始数据：

[ ('RGBD_Crop_file/hand_towel_5_2_260_crop.png', 23.0, 5.0, 2.0, 260.0, 'NA')
('RGBD_Crop_file/lightbulb_1_4_76_crop.png', 28.0, 1.0, 4.0, 76.0, '132.3') 
('RGBD_Crop_file/apple_2_2_97_crop.png', 0.0, 2.0, 2.0, 97.0, 'NA')
('RGBD_Crop_file/stapler_6_2_35_crop.png', 46.0, 6.0, 2.0, 35.0, 'NA')  
('RGBD_Crop_file/toothpaste_2_2_119_crop.png', 49.0, 2.0, 2.0, 119.0, 'NA') 
('RGBD_Crop_file/garlic_4_2_201_crop.png', 20.0, 4.0, 2.0, 201.0, '301.9')]

---

如果我理解正确，你想要的是这样的：

with open("filename") as f:
    items = [line.split() for line in f]

如果要计算每个值，而不是所有字符串，可以使用：

    items = [map(eval, line.split()) for line in f]

---

基于您的“原始数据”，我认为您的

数据

数组打印如下：

array([ ('RGBD_Crop_file/hand_towel_5_2_260_crop.png', 23.0, 5.0, 2.0, 260.0, 'NA'),
       ('RGBD_Crop_file/lightbulb_1_4_76_crop.png', 28.0, 1.0, 4.0, 76.0, '132.3'),
       ('RGBD_Crop_file/apple_2_2_97_crop.png', 0.0, 2.0, 2.0, 97.0, 'NA'),
       ('RGBD_Crop_file/stapler_6_2_35_crop.png', 46.0, 6.0, 2.0, 35.0, 'NA'),
       ('RGBD_Crop_file/toothpaste_2_2_119_crop.png', 49.0, 2.0, 2.0, 119.0, 'NA'),
       ('RGBD_Crop_file/garlic_4_2_201_crop.png', 20.0, 4.0, 2.0, 201.0, '301.9')], 
      dtype=[('fileName', 'S70'), ('object_no', '<f4'), ('instance', '<f4'), ('tilt', '<f4'), ('pan_no', '<f4'), ('panValue', 'S5')])

可以使用查看行或元素

data[3]

它也有复杂的数据类型，尽管它显示为一个简单的

元组

您可以跨多个字段进行数学运算，例如：

data['tilt']*data['pan_no']

或跨一个字段的值：

np.mean(data['tilt'])

你还想做什么？这与在
MATLAB
结构中访问数据有何不同？
我认为命名元组对这类事情很有用：

import collections
DataRow = collections.namedtuple( "DataRow", ['column1','column2'] )
d = DataRow( "data in column1", "data in column2" )

在应用程序中，您将创建一个命名元组数组。我相信命名元组提供了您所要求的“struct”功能。
您的确切意思是什么？Python字典、列表或对象可能是一个不错的选择。请详细说明
从单个数组访问每个元素。另外，请发布几行数据-可能会将
文件名
字段缩短一点。读取文件中的每一行，并将每一行转换为Python列表的条目。如何将行转换为条目将取决于您的数据。[（“RGBD_Crop_文件/hand_毛巾_5_2_260_Crop.png'，23.0,5.0,2.0,260.0，'NA”）（“RGBD_Crop_文件/lightbulb_1_4_76_Crop.png'，28.0,1.0,4.0,76.0，'132.3”）（“RGBD_Crop_文件/apple_2_2_97_Crop.png'，0,2.0,2.0,2.0,2.0，'97，'NA'）。。。，（'RGBD_-Crop_文件/stapper_6_2_35_-Crop.png'，46.0,6.0,2.0,35.0，'NA'）（'RGBD_-Crop_文件/牙膏_2_2_119_-Crop.png'，49.0,2.0,2.0,2.0,119.0，'NA'）（'RGBD__-Crop文件/大蒜_4_2_201.png'，20.0,4.0,4.0,4.0,4.0,201.0，'301.9'）]谢谢..看起来我不需要将其作为numpy arrayPablo的
项
不是一个数组，只是一个列表。你不能在列表上执行很多类似MATLAB的操作。
import collections
DataRow = collections.namedtuple( "DataRow", ['column1','column2'] )
d = DataRow( "data in column1", "data in column2" )