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python - 如何在numpy数组的XYZ位置插入csv文件中的浮点值

问题描述

我需要将 CSV 文件中的 XYZ(int) 处的 Value(Float) 插入到world = numpy.zeros((360,360,360))

CSV 文件中的行示例：

Value   X   Y   Z
4.5396  159 159 1
4.5905  182 160 3
etc

我在 CSV 文件中有大约 16000 行，尽管很多都是重复的。

我的主要问题是我需要使用 Integers(XYZ) 将 Float(Value) 插入到 Numpy 中，它拒绝同时处理两者，我也尝试过使用 Pandas 但同样的问题。

在这里，我已将其全部转换为整数，这是我使其正常工作的唯一方法。

world = numpy.zeros((360,360,360))
data = numpy.genfromtxt('Myfile.csv', delimiter=',',skip_header=1) 
for Value,X, Y, Z in data.astype(int):
         world[X, Y, Z] = Value

它应该看起来像这样

world[159,159,1] = 4.5369
world[182,160,3] = 4.5945

但我只能得到这个

world[159,159,1] = 4
world[182,160,3] = 4

其他一切都会导致各种错误

标签： pythoncsvnumpy

解决方案

改为这样做：

world = numpy.zeros((360,360,360))
data = numpy.genfromtxt('Myfile.csv', delimiter=',', skip_header=1) 
X, Y, Z = data[:, 1:].astype(int).T
world[X, Y, Z] = data[:, 0]

或者直接用正确的类型读取文本数据：

world = numpy.zeros((360,360,360))
data = numpy.genfromtxt('Myfile.csv', delimiter=',', skip_header=1,
                        dtype=[('Value', float), ('X', int), ('Y', int), ('Z', int)]) 
world[data['X'], data['Y'], data['Z']] = data['Value']

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