Python ValueError:使用序列设置数组元素。关于从csv读取数据

我正在尝试按行从csv加载数据，然后从每行创建2d数组并将其存储在数组中：

装载：

with open('data_more.csv', newline='') as csvfile:
    data = list(csv.reader(csvfile))

解析：

def getTrainingData():
    label_data = []
    for i in range( 0 , len(data) - 1):
        y = list(data[i][1:41:1])
        y = list(map(lambda x: list(map(lambda z: int(z),x)),y))
        y = create2Darray(y)
        label_data.append(y)
    labelY = np.array(label_data,dtype=float)

create2Darray函数：

def create2Darray( arr ):
    final_arr = []
    index = 0
    while( index < len(arr)):
        temp = arr[index:index+4:1]
        final_arr.append(temp)
        index+=4
    return final_arr

我的csv有格式

number, number, number

行中的基本N个数字以“，”分隔

---

感谢您的帮助。

通过您的链接复制粘贴：

In [367]: txt="""frame_video_02_0.jpg,126,37,147,112,100,41,126,116,79,34,96,92,
     ...: 68,31,77,88,1
     ...: """
In [368]: txt=txt.splitlines()
In [369]: data =np.genfromtxt(txt, delimiter=',')

数据

是一个二维浮点数数组：

In [370]: data.shape
Out[370]: (3, 401)
In [371]: data[0,:10]
Out[371]: array([ nan, 126.,  37., 147., 112., 100.,  41., 126., 116.,  79.])

第一列是

nan

，因为它是一个不能变成浮点的文本。我可以用

data=data[：，1:][/code>

我可以分别加载文件名：

In [373]: labels = np.genfromtxt(txt, delimiter=',', usecols=[0],dtype=None,encoding=None)
In [374]: labels
Out[374]: 
array(['frame_video_02_0.jpg', 'frame_video_02_50.jpg',
       'frame_video_02_100.jpg'], dtype='<U22')

[373]中的
：labels=np.genfromtxt（txt，分隔符='，'，usecols=[0]，dtype=None，encoding=None）
在[374]中：标签
Out[374]：
数组（['frame\u video\u 02\u 0.jpg'，'frame\u video\u 02\u 50.jpg'，
“frame_video_02_100.jpg']，dtype=”让我们从头开始：

您似乎希望迭代文件的每一行以创建数组。迭代应该在
范围（0，len（data））
之上，而不是
范围（0，len（data）-1）
：范围的最后一个元素是独占的，因此您当前跳过了最后一行。事实上，您可以简单地编写
范围（len（data））
，或者更像蟒蛇的东西，去做吧

for y in data:
    y = y[1:41]


根据后面的内容，您希望
y
中的40个元素从第二个元素开始。在这种情况下
y[1:41]
是正确的（您不需要后面的
：1
）。如果您不想跳过第一个元素，请使用
y[0:40]
，或者更pythonical
y[：40]
。请记住，索引是从零开始的，停止索引是独占的

y
列表中的每个元素都不是数字。它是一个字符串，可以从文件中读取。通常，可以使用

y = [float(x) for x in y]

或

您的代码将为每个元素创建一个嵌套列表，并将其按位数拆分。这真的是您想要的吗？与问题的其余部分显然不是这样

create2Darray
似乎需要一个
4n
数字列表，并将其分解为一个大小为
n×4
的2D列表。如果您想在此时继续使用纯Python，可以使用
范围
缩短代码：

def create2Darray(arr):
    return [arr[i:i + 4] for i in range(0, len(arr), 4)]


2D操作的结果被附加到带有
label\u数据的3D列表中。附加（y）
。目前，由于数字拆分，
label\u data
是一个4D列表，第四维参差不齐。以这种方式附加列表的效率非常低。最好在
for
循环的主体中有一个包含语句的小函数，并将其用于列表理解
最后，转换4D阵列（可能是3D阵列），转换为numpy数组。此操作失败，因为您的数字的位数不尽相同。一旦修复步骤#3，错误就会消失。仍然存在这样一个问题：当您将所有内容显式转换为
int
时，为什么要
dtype=np.float
，但这需要您自己来解决
别忘了给
getTrainingData
添加一个返回值
TL；DR

不过，最简单的方法是在将文件转换为2D numpy数组后进行所有转换

with open('data_more.csv', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [float(x) for x in line[1:] for line in reader]
data = np.array(data).reshape(data.shape[0], -1, 4)

您的变量
数据
看起来像什么？您是否尝试过
np.genfromtxt
？我的数据变量看起来像2D数组（至少在打印后）使用
pandas
读取
csv
并执行操作，然后使用
loc
和
iloc
将它们分割成
系列
，直接转换成
np.array
。您也可以使用
.dropna（）
要删除任何
非类型的值
@iam.Carrot您介意举个例子吗？我对python不太熟悉。谢谢您为什么不只是通过
范围（1,41）
到
usecols
第一次吗？@MadPhysicast。我太懒了，不想使用那样复杂的
usecols
参数！我甚至不确定它是否会起作用。希望你能帮我测试一下：）范围是否起作用-但你必须提前知道有多少列。@hpaulij。OP似乎心中有一个特别的数字。2D convert表示他们希望在任何时候都使用4的倍数。
def create2Darray(arr):
    return [arr[i:i + 4] for i in range(0, len(arr), 4)]

with open('data_more.csv', newline='') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [float(x) for x in line[1:] for line in reader]
data = np.array(data).reshape(data.shape[0], -1, 4)