我有一个包含11列的文本文件，我用np.genfromtxt打开了它。
第三栏如下
The Column
+220.18094-0.28421
+58.24577+0.08044
+58.24498+0.08177
+58.24552+0.08175
+86.55739-0.04768
+179.60575-0.34409
+86.55622-0.04726
+86.55649-0.04723
+86.55548-0.04718
+86.55879-0.04705
+86.55696-0.04685
+43.95906+0.14121
+356.95494+0.21770
+356.95594+0.21763
我想将仅此列保存到新文本文件，将列拆分为两列，如下所示
Txt文件：
+220.18094 -0.28421
+58.24577 +0.08044
+58.24498 +0.08177
+58.24552 +0.08175
+86.55739 -0.04768
+179.60575 -0.34409
+86.55622 -0.04726
+86.55649 -0.04723
+86.55548 -0.04718
+86.55879 -0.04705
+86.55696 -0.04685
+43.95906 +0.14121
+356.95494 +0.21770
+356.95594 +0.21763
我该怎么做？
答案 0 :(得分：1)
假设您已将这两列数据作为字符串列表读取，请使用re将字符串拆分为数字：
In [479]: d
Out[479]:
['+220.18094-0.28421',
'+58.24577+0.08044',
'+58.24498+0.08177',
'+58.24552+0.08175',
'+86.55739-0.04768',
'+179.60575-0.34409',
'+86.55622-0.04726',
'+86.55649-0.04723',
'+86.55548-0.04718',
'+86.55879-0.04705',
'+86.55696-0.04685',
'+43.95906+0.14121',
'+356.95494+0.21770',
'+356.95594+0.21763']
In [480]: import re
...: [map(float, re.findall('[-+][^-+]*', i)) for i in d]
Out[480]:
[[220.18094, -0.28421],
[58.24577, 0.08044],
[58.24498, 0.08177],
[58.24552, 0.08175],
[86.55739, -0.04768],
[179.60575, -0.34409],
[86.55622, -0.04726],
[86.55649, -0.04723],
[86.55548, -0.04718],
[86.55879, -0.04705],
[86.55696, -0.04685],
[43.95906, 0.14121],
[356.95494, 0.2177],
[356.95594, 0.21763]]
当我将列定义为d = data [：，2] d给出数组（[nan，nan，nan，...，nan，nan，nan]），为什么？ < / p>
您的文件可能包含数字和字符串的混合，使用np.genfromtxt(fname, dtype=object)并打印它以检查您是否成功阅读。
答案 1 :(得分：1)
def edit_file():
f = open('file.txt', 'r')
lines = f.readlines()
f.close()
f1 = open('file.txt', 'w')
for line in lines:
line = line.replace('+',' +')
line = line.replace('-',' -')
f1.write(line)
f1.close()
file.txt的：
+220.18094 -0.28421
+58.24577 +0.08044
+58.24498 +0.08177
+58.24552 +0.08175
+86.55739 -0.04768
+179.60575 -0.34409
+86.55622 -0.04726
+86.55649 -0.04723
+86.55548 -0.04718
+86.55879 -0.04705
+86.55696 -0.04685
+43.95906 +0.14121
+356.95494 +0.21770
+356.95594 +0.21763
如果您愿意，可以使用“replace（）”以简单的方式完成。
答案 2 :(得分：0)
仅读入第三列：
d = np.genfromtxt('yourfile.txt',usecols=(2),dtype=None)
要拆分并转换为浮点数，您可以这样做：
g = np.array([re.split(' ',y.replace('-',' -')) for y in [x.replace('+',' ') for x in d]],dtype=float)
并保存到档案：
np.savetxt('yournewfile.txt',g)
答案 3 :(得分：0)
自从最初提出这个问题以来的七年里，情况发生了变化，之前的答案似乎并没有真正回答这个问题的定义。我最近遇到了这个问题，并在发现这个未完全回答的问题后发现了一个解决方案。如果其他人在尝试做同样的事情时偶然发现了这个问题，我希望这个解决方案能让他们重新开始行动。
原始问题说明有 11 列使用 numpy 的 genfromtxt 函数加载。第三列应该被拆分并以固定的列格式保存到一个单独的文件中。
该问题的正确答案将显示如何获取该特定列，将其拆分，然后以正确的格式将其写入单独的文件。我们使用的方法适用于 numpy 数组中的任何列，因此该解决方案可以很容易地应用于其他问题。
这个解决方案就是我做到的。如果有更有效的方法，请在下方评论。
我们正在使用 numpy，所以我们需要导入它。
import numpy as np
我们还将使用 re 拆分列中的字符串，因此也将其导入。
import re
首先，我们将根据需要使用 genfromtxt 进行阅读。问题没有说明使用了哪些参数，因此我们将依赖许多默认值。
d = np.genfromtxt('data.csv', dtype=str, delimiter=',', skip_header=1, encoding='UTF-8')
在这一行中，我们正在加载一个 data.csv，它具有以逗号分隔的字符串值、一个标题行以及以 UTF-8 编码的所有内容。您会注意到 dtype 显式设置为 str。 这很重要。如果使用None，数组的结构会有所不同，下面的代码会失败，因此请确保使用dtype=str。
这是棘手的部分。我们需要取出要拆分的单个列，在其上运行 map 函数以拆分列中的字符串，然后将它们重新组合在一起。
c1 = np.hstack([*map(lambda x: re.findall(r'[-+]\d+\.\d+',x), d[:, 2])]).reshape(d.shape[0], 2)
要解压的东西太多了，所以让我们仔细看看。 lambda x: re.findall('[-+]\d+',x) 函数将输入字符串拆分为两个单独的字符串并保留其符号。它在 map(..., d[:,2]) 中使用，该函数将函数映射到第三列的每一行（列索引 2，因为它是从零开始的）。如果您直接将 np.hstack 函数放入 map 的最近更改将引发警告，因此我们需要将其转换为列表，然后将其用作 np.hstack 函数中的参数称呼。一种方法是[*map(...)]，这就是我们所做的。这解释了 np.hstack 函数，但我们还没有完成。它将返回一维数组而不是二维数组。我们需要根据有多少列来 reshape 它。在这种情况下，这个数字不是 11，因为我们只从一列拆分为两列进行工作。
问题不要求重新组装列，但我需要这样做。我想其他人也会这样做，所以我就是这样做的。使用 np.hstack 很容易，如下所示：
d = np.hstack((d[:,0:2], c1, d[:,3:]))
注意我们是如何传递一个包含三个数组的列表的。第一个代表通向第三列的列，然后我们得到了第三列变成的两列，最后我们得到了第三列之后的列。双括号不是错字。 np.hstack 函数接受一个参数，因此我们创建了一个列表来用作该参数，而不是传递三个参数。如果拆分第一列或最后一列，则列表中将只有两个项目。
哇！ 说了很多，但我们还没有完成。现在我们需要将拆分列以指定格式写入数据文件。该格式似乎是第一列左对齐的 10 个字符的字符串和右列的 8 个字符的字符串，用空格分隔。为此，我们将使用 np.savetxt。
np.savetxt('data.txt',c1,fmt='%-10s %8s')
如果您已经做到了这一点，那么您已经从许多列中分离出一列，并可能将它们重新组合以创建一个比您开始时多出一列的表格，或者您有一个包含空格分隔值的文件。伟大的！不过有一个警告。在此练习期间，我们已强制所有内容都为字符串。如果要将值处理为浮点数或其他任何值，则必须转换 numpy 数组。
就目前而言，我相信这个答案完全回答了最初的问题，并希望证明对其他试图拆分 2d numpy 数组列的人有用。
以下是所有内容：
import numpy as np
import re
d = np.genfromtxt('data.csv', dtype=str, delimiter=',', skip_header=1, encoding='UTF-8')
c1 = np.hstack([*map(lambda x: re.findall(r'[-+]\d+\.\d+',x), d[:, 2])]).reshape(d.shape[0], 2)
d = np.hstack((d[:,0:2], c1, d[:,3:]))
np.savetxt('data.txt',c1,fmt='%-10s %8s')
干杯！