使用 python 从 csv 文件读取复数

Question

我尝试编写 ML 程序，但在从 csv 扩展数据集中读取复杂数据时遇到问题   from numpy import genfromtxt, savetxt   import numpy as np   from keras.models import Sequential   from keras.layers import Dense   # load the dataset   dataset = genfromtxt("C:/Users/username/Desktop/dataset/snr_10_tau_09/clear.csv", dtype=complex    ,delimiter=",")   # split into input (X) and output (y) variables   print(dataset[:])我的输出是[[ 1.+0.j  1.+0.j nan+0.j nan+0.j nan+0.j  1.+0.j][ 1.+0.j  1.+0.j nan+0.j nan+0.j nan+0.j  1.+0.j][ 1.+0.j  1.+0.j nan+0.j nan+0.j nan+0.j  1.+0.j]...[nan+0.j nan+0.j nan+0.j nan+0.j nan+0.j nan+0.j]]我的数据的第一个原始示例：1,1,-0.0681107934958098 - 0.321707498751689j,0.000400898877777433 + 0.00114494815465579j,1.14287673226517 - 0.0363472573808049j,1我不明白我的错误在哪里，在我的数据还是我的代码中？当我尝试打印我的数据时，它显示“nan+0.j”我无法正确修复这部分。谢谢。

Answer 1

您可以为所有列指定转换器（有 6 列，因此您需要那么多转换器函数）：

np.genfromtxt(

    your_file_name, 

    delimiter=',', 

    dtype=np.complex, 

    converters={k: lambda x: np.complex(x.replace(b' ', b'').decode()) for k in range(5)}

)

array([  1.00000000e+00+0.j        ,   1.00000000e+00+0.j        ,

        -6.81107935e-02-0.3217075j ,   4.00898878e-04+0.00114495j,

         1.14287673e+00-0.03634726j,   1.00000000e+00+0.j        ])