Chuyển đổi mảng numpy thành chuỗi CSV và chuỗi CSV trở lại thành mảng cố định

Question

Tôi phải chuyển đổi mảng nổi cho một chuỗi (để lưu trữ trong SQL DB) và sau đó cũng chuyển đổi chuỗi đó thành mảng nổi numpy.

Đây là cách tôi sẽ thành một chuỗi()

VIstring = ''.join(['%.5f,' % num for num in VI]) 
VIstring= VIstring[:-1] #Get rid of the last comma 

Vì vậy, trước hết điều này không làm việc, nó là một cách tốt để đi đâu? Đó có phải là cách tốt hơn để loại bỏ dấu phẩy cuối cùng đó không? Hoặc tôi có thể lấy phương thức join để chèn dấu phẩy cho tôi?

Sau đó, thứ hai, quan trọng hơn, có cách nào thông minh để lấy từ chuỗi trở lại mảng nổi không?

Dưới đây là một ví dụ về mảng và chuỗi:

VI 
array([ 17.95024446, 17.51670904, 17.08894626, 16.66695611, 
     16.25073861, 15.84029374, 15.4356215 , 15.0367219 , 
     14.64359494, 14.25624062, 13.87465893, 13.49884988, 
     13.12881346, 12.76454968, 12.40605854, 12.00293814, 
     11.96379322, 11.96272486, 11.96142533, 11.96010489, 
     11.95881595, 12.26924591, 12.67548634, 13.08158864, 
     13.4877041 , 13.87701221, 14.40238245, 14.94943786, 
     15.49364166, 16.03681428, 16.5498035 , 16.78362298, 
     16.90331119, 17.02299387, 17.12193689, 17.09448654, 
     17.00066063, 16.9300633 , 16.97229868, 17.2169709 , 17.75368411]) 

VIstring 
'17.95024,17.51671,17.08895,16.66696,16.25074,15.84029,15.43562,15.03672,14.64359,14.25624,13.87466,13.49885,13.12881,12.76455,12.40606,12.00294,11.96379,11.96272,11.96143,11.96010,11.95882,12.26925,12.67549,13.08159,13.48770,13.87701,14.40238,14.94944,15.49364,16.03681,16.54980,16.78362,16.90331,17.02299,17.12194,17.09449,17.00066,16.93006,16.97230,17.21697,17.75368' 

Oh yes và mất độ chính xác từ %.5f là hoàn toàn tốt đẹp, những giá trị được suy bởi các điểm ban đầu chỉ có 4 chữ số thập phân vị trí chính xác vì vậy tôi không cần phải đánh bại điều đó. Vì vậy, khi khôi phục mảng NumPy, tôi rất vui khi chỉ nhận được 5 chữ số thập phân vị trí chính xác (rõ ràng là tôi giả sử)

Answer 1

Trước tiên, bạn nên sử dụng join cách này để tránh những vấn đề dấu phẩy cuối:

VIstring = ','.join(['%.5f' % num for num in VI]) 

Sau đó, để đọc nó trở lại, sử dụng numpy.fromstring:

np.fromstring(VIstring, sep=',') 

Answer 2

>>> import numpy as np 
>>> from cStringIO import StringIO 
>>> VI = np.array([ 17.95024446, 17.51670904, 17.08894626, 16.66695611, 
     16.25073861, 15.84029374, 15.4356215 , 15.0367219 , 
     14.64359494, 14.25624062, 13.87465893, 13.49884988, 
     13.12881346, 12.76454968, 12.40605854, 12.00293814, 
     11.96379322, 11.96272486, 11.96142533, 11.96010489, 
     11.95881595, 12.26924591, 12.67548634, 13.08158864, 
     13.4877041 , 13.87701221, 14.40238245, 14.94943786, 
     15.49364166, 16.03681428, 16.5498035 , 16.78362298, 
     16.90331119, 17.02299387, 17.12193689, 17.09448654, 
     17.00066063, 16.9300633 , 16.97229868, 17.2169709 , 17.75368411]) 
>>> s = StringIO() 
>>> np.savetxt(s, VI, fmt='%.5f', newline=",") 
>>> s.getvalue() 
'17.95024,17.51671,17.08895,16.66696,16.25074,15.84029,15.43562,15.03672,14.64359,14.25624,13.87466,13.49885,13.12881,12.76455,12.40606,12.00294,11.96379,11.96272,11.96143,11.96010,11.95882,12.26925,12.67549,13.08159,13.48770,13.87701,14.40238,14.94944,15.49364,16.03681,16.54980,16.78362,16.90331,17.02299,17.12194,17.09449,17.00066,16.93006,16.97230,17.21697,17.75368,' 
>>> np.fromstring(s.getvalue(), sep=',') 
array([ 17.95024, 17.51671, 17.08895, 16.66696, 16.25074, 15.84029, 
     15.43562, 15.03672, 14.64359, 14.25624, 13.87466, 13.49885, 
     13.12881, 12.76455, 12.40606, 12.00294, 11.96379, 11.96272, 
     11.96143, 11.9601 , 11.95882, 12.26925, 12.67549, 13.08159, 
     13.4877 , 13.87701, 14.40238, 14.94944, 15.49364, 16.03681, 
     16.5498 , 16.78362, 16.90331, 17.02299, 17.12194, 17.09449, 
     17.00066, 16.93006, 16.9723 , 17.21697, 17.75368]) 

Answer 3

Nếu bạn muốn có một số chuỗi đại diện nào (không nhất thiết phải CSV), bạn có thể thử này, mà tôi đã được sử dụng:

import numpy, json 

## arr is some numpy.ndarray 
s = json.dumps(arr.tolist()) 
arrback = numpy.array(json.loads(s)) 

Nó hoạt động cho các kiểu dữ liệu phổ biến nhất.