Environnement d'exploitation
GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 14.04 LTS desktop amd64
TensorFlow v0.11
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 2.7.6
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
GNU bash, version 4.3.8(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu)
Exécutez dans l'environnement Python2.
input.tab
Fichiers délimités par des tabulations.
x y z E v1 v2
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6
1 2 3 4 5 6
result.csv
3, 1, 4, 1, 5
3, 1, 4, 1, 5
3, 1, 4, 1, 5
On suppose que les valeurs de x, y, z, v1, v2 sont stockées.
output.tab
Je souhaite créer le fichier suivant.
x y z E v1 v2
3.000 1.000 4.000 4.000 1.000 5.000
3.000 1.000 4.000 4.000 1.000 5.000
3.000 1.000 4.000 4.000 1.000 5.000
--Je veux remplacer les valeurs autres que E par les valeurs de result.csv
code v0.1
* Utilisé dans Python3 ne peut pas être utilisé dans Python2.
J'ai essayé diverses choses et j'ai fini avec l'écriture solide suivante.
merge_170503.py
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import numpy as np
tabdat = np.genfromtxt('input.tab', delimiter=' ')
csvdat = np.genfromtxt('result.csv', delimiter=',')
for aline in zip(tabdat[1:], csvdat): # 1:skip title line
for idx in range(0, 3):
print("%.3f" % aline[1][idx], end=' ')
print("%.3f" % aline[0][3], end=' ')
for idx in range(3, 5):
print("%.3f" % aline[1][idx], end=' ')
print()
$ python merge_170503.py
3.000 1.000 4.000 4.000 1.000 5.000
3.000 1.000 4.000 4.000 1.000 5.000
3.000 1.000 4.000 4.000 1.000 5.000
Lorsque j'essaye de l'exécuter sur Python3, j'obtiens le problème suivant. Nous devons penser à améliorer l'environnement.
No module named numpy
Le [Comment] de @ shiracamus (http://qiita.com/7of9/items/db2b2e5296a93671af0c/#comment-e7293157d74c08898909) a introduit un code propre utilisant numpy.c_.
Merci pour l'information. https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.c_.html
Une recherche sur numpy.c_ a également trouvé un article sur Qiita. Concaténation de matrices avec Numpy Opération de la matrice NumPy (2)
Recommended Posts