Python 将复杂数据读入numpy数组

我需要将文本文件中的复数读入numpy数组。我的问题与此类似，但是，这里的解决方案是更改数据保存的格式。我没有这种奢侈，因为文本文件是由其他软件生成的，我无法更改。文本文件的示例如下所示：

25 + 0i
8.43818 + -4.94194i
4.46817 + -5.08305i
4.55764 + -3.02201i
2.69138 + -5.43104i
-0.151334 + -4.83717i
1.98336 + -1.3339i
3.59002 + -0.932973i
1.42727 + -0.617317i
1.02005 + -1.14214i
-0.15564 + 2.74564i

我尝试了以下方法：

np.loadtxt('file.txt',delimiter='\n',dtype=np.complex128)

但是我得到了一个错误：

ValueError: complex() arg is a malformed string

我读过的帖子表明，这是某些行中的

+-

符号的问题，但是，即使删除了额外的

+

符号，我也会遇到同样的错误

然而，这里的解决方案是改变数据保存的格式

好消息，你不必这么做

numpy.loadtxt

可以接受任意一行，而不仅仅是一个文件对象

因此，您可以将文件对象包装在一个简单的生成器中，该生成器可以动态地转换行，并将其提供给

loadtxt

，每个人都会很高兴

像这样：

def transform_complex(line):
    # insert your code here

with open('file.txt', 'rb') as f:
    lines = map(transform_complex, f)
    arr = np.loadtxt(lines, dtype=np.complex128)

（如果您使用的是Python2.x，并且文件很大，那么您可能希望使用

itertools.imap

而不是

map

）

“在此处插入您的代码”部分，您根据有效的答案填写，但这不是一个可接受的解决方案，因为它需要修改文件。由于我在您的链接中没有看到这样的答案，我不确定这是什么，但例如，可能是这样的：

def transform_complex(line):
    return line.replace(b'+ -', b'- ')

---

在本地进行测试时，看起来您的输入实际上有三个错误

您可以使用

savetxt

测试输出的外观。例如：

>>> arr = np.array([1-2j])
>>> f = io.BytesIO()
>>> np.savetxt(f, arr)
>>> f.getvalue()
b' (1.000000000000000000e+00-2.000000000000000000e+00j)\n'

（在Python2.x中，您将看不到

b

前缀。）

并非所有这些差异都是相关的——你不必使用指数表示法，你不需要帕伦等——但看起来这三个是：

• +

  周围不允许有复数空格
• 虚单位必须是

  j

  ，而不是

  i

• 不允许使用

  +-

因此：

---

@abarnert的回答很好，但是不要忘记，

loadtxt

有一个参数，

converters

， 它提供了一个钩子，用于自定义字段的处理方式。这里有一对 演示如何使用它处理此文件的示例

在第一个版本中，保留默认分隔符（空白）， 所以有三列。

usecols

用于忽略中间的列（“+”）。转换器用于 将最后一列（第2列）转换为浮点值。它使用一个切片来丢弃 最后一个字符，即“i”。使用这些参数，

loadtxt

返回一个数组 具有浮点值的形状（11,2）。通过使用 键入

np.complex128

，数组将转换为浮点值数组 具有形状（11，1）。最后，使用

[：，0]

索引给出了复杂值的1D数组。 （可以使用调用

ravel

、

挤压

或

重塑

）

下一个版本将整行视为单个字段。以下函数 将文件中使用格式的字符串转换为复数：

In [36]: def to_complex(field):
   ....:     return complex(field.replace(' ', '').replace('+-', '-').replace('i', 'j'))
   ....: 

In [37]: loadtxt('file.txt', converters={0: to_complex}, dtype=np.complex128, delimiter=';')
Out[37]: 
array([ 25.000000+0.j      ,   8.438180-4.94194j ,   4.468170-5.08305j ,
         4.557640-3.02201j ,   2.691380-5.43104j ,  -0.151334-4.83717j ,
         1.983360-1.3339j  ,   3.590020-0.932973j,   1.427270-0.617317j,
         1.020050-1.14214j ,  -0.155640+2.74564j ])

例如

对

loadtxt

的调用将每一行视为一个字段，并使用 将每个字段转换为复数的转换器：

In [36]: def to_complex(field):
   ....:     return complex(field.replace(' ', '').replace('+-', '-').replace('i', 'j'))
   ....: 

In [37]: loadtxt('file.txt', converters={0: to_complex}, dtype=np.complex128, delimiter=';')
Out[37]: 
array([ 25.000000+0.j      ,   8.438180-4.94194j ,   4.468170-5.08305j ,
         4.557640-3.02201j ,   2.691380-5.43104j ,  -0.151334-4.83717j ,
         1.983360-1.3339j  ,   3.590020-0.932973j,   1.427270-0.617317j,
         1.020050-1.14214j ,  -0.155640+2.74564j ])

（分隔符设置为

；”

，但它可能是 不会出现在文件中。）

In [37]: loadtxt('file.txt', converters={0: to_complex}, dtype=np.complex128, delimiter=';')
Out[37]: 
array([ 25.000000+0.j      ,   8.438180-4.94194j ,   4.468170-5.08305j ,
         4.557640-3.02201j ,   2.691380-5.43104j ,  -0.151334-4.83717j ,
         1.983360-1.3339j  ,   3.590020-0.932973j,   1.427270-0.617317j,
         1.020050-1.14214j ,  -0.155640+2.74564j ])