如何在 scipy 中将 ndarray 转换为矩阵？

Question

如何将 ndarray 转换为 numpy 中的矩阵？我正在尝试从 csv 导入数据并将其转换为矩阵。

from numpy import array, matrix, recfromcsv
my_vars = ['docid','coderid','answer1','answer2']
toy_data = matrix( array( recfromcsv('toy_data.csv', names=True)[my_vars] ) )
print toy_data
print toy_data.shape

但我明白了：

[[(1, 1, 3, 3) (1, 2, 4, 1) (1, 3, 7, 2) (2, 1, 3, 3) (2, 2, 4, 4)
  (2, 4, 3, 1) (3, 1, 3, 3) (3, 2, 4, 3) (3, 3, 3, 4) (4, 4, 5, 1)
  (4, 5, 6, 2) (4, 2, 4, 3) (5, 2, 5, 4) (5, 3, 3, 1) (5, 4, 7, 2)
  (6, 1, 3, 3) (6, 5, 4, 1) (6, 2, 5, 2)]]
(1, 18)

我需要做什么才能从这段代码中得到 4 x 18 矩阵？这个问题一定有一个简单的答案，但我就是找不到。

Answer 1

如果最终目标是创建一个矩阵，则无需创建具有命名列的重新数组。您可以使用np.loadtxt将csv加载到ndarray中，然后使用np.asmatrix将其转换为矩阵：

import numpy as np
toy_data = np.asmatrix(np.loadtxt('toy_data.csv',delimiter=','skiprows=1))
print toy_data
print toy_data.shape

yields

[[ 1.  1.  3.  3.]
 [ 1.  2.  4.  1.]
 [ 1.  3.  7.  2.]
 [ 2.  1.  3.  3.]
 [ 2.  2.  4.  4.]
 [ 2.  4.  3.  1.]
 [ 3.  1.  3.  3.]
 [ 3.  2.  4.  3.]
 [ 3.  3.  3.  4.]
 [ 4.  4.  5.  1.]
 [ 4.  5.  6.  2.]
 [ 4.  2.  4.  3.]
 [ 5.  2.  5.  4.]
 [ 5.  3.  3.  1.]
 [ 5.  4.  7.  2.]
 [ 6.  1.  3.  3.]
 [ 6.  5.  4.  1.]
 [ 6.  2.  5.  2.]]
(18, 4)

注意：skiprows参数用于跳过在 csv 的标题上。

Answer 2

您可以将所有值读入向量，然后重新调整它的形状。

fo = open("toy_data.csv")

def _ReadCSV(fileobj):
  for line in fileobj:
    for el in line.split(","):
      yield float(el)


header = map(str.strip, fo.readline().split(","))
a = numpy.fromiter(_ReadCSV(fo), numpy.float64)
a.shape = (-1, len(header))

但使用较新的 numpy 可能有一种更直接的方法。