Discussion :

[natdePau]

Bonsoir, j'ai regardé la doc sur les tableaux, les matrices, les listes, numpy, je ne trouve pas la réponse à ma question pourtant ça semble tout bête.

J'ai deux programmes, dans le premier, je crée des fichiers sans extension. Ce sont des listes transformées en tableaux pour des calculs avec

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

tab= np.array(data)

donc j'ai une vingtaine de fichiers contenant des tableaux à 2 D.

dans mon second programme, je veux juste récupérer les données présentes dans ces fichiers et là, je bug.

je peux afficher le contenu mais je n'arrive pas à extraire la première colonne de chacun des tableaux

J'aimerais avoir la méthode pour récupérer la première colonne de chaque tableau pour créer un tableau unique de toutes ces premières colonnes.

J'ai rangé mes fichiers dans des listes différentes. Par exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 for trait in range (1,10):
 
            listefichiers = [] 
            chemin = '.\\valeur\\%s%d%d%dindice' % (nomf,adate[year],bdate[month],cdate[week])
            listefichiers .append(chemin)

Juste une méthode m'aiderait.
j'ai essayé de créer une liste vide, de faire une boucle mais je ne vois pas comment extraire la colonne 1 de chaque tableau de chacun des fichiers car il n'a pas l'air de voir que ce sont des tableaux dans les fichiers pourtant quand je lui demande de me les afficher, ce sont bien des tableaux.

Merci beaucoup de m'aider.
Nat

[VinsS]

Salut,

Comment sont écrit ces fichier ?

Tu peux en montrer un exemple ?

[natdePau]

Salut,

j'ai des listes, ex: "temp".
je les ai transformées en tableau car j'ai fait des calculs avec certaines d'entre elles.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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data = np.array(temp) #transformation de la liste en tableau
sortie = '.\\valeur\\%s%d%d%dindice' % (nomf,adate[year],bdate[month],cdate[week]) #nom du fichier de destination des données en sortie
fid = open(sortie, 'w') #ouverture du fichier en écriture
fid.write(str(data)) #écriture des données 
fid.close #fermeture du fichier

Nat

[wiztricks]

Salut,

Essayez de comprendre ce qui se passe.
On écrit fabrique un array et on le pousse dans un fichier.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> data = np.array([[1,2], [3,4]])
>>> data
array([[1, 2],
       [3, 4]])
>>> print (data)
[[1 2]
 [3 4]]
>>> f = open('foo.txt', 'w')
>>> f.write(data)
>>> f.close()

Si vous voulez "traiter" les données que vous avez écrites, il faut aller voir à quoi elles ressemblent:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> f = open('foo.txt', 'r')
>>> f.read()
'\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x00\x00'

C'est un fichier binaire, pas facile à traiter autrement qu'avec numpy.
Il serait plus simple d'écrire le tableau sous forme CSV:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> np.savetxt('foo3.txt', data, delimiter=",")
>>> f = open('foo3.txt')
>>> f.read()
'1.000000000000000000e+00,2.000000000000000000e+00\n3.000000000000000000e+00000000000000000e+00\n'
>>>

Dans ce cas, c'est un fichier texte où les lignes correspondent à celles du tableau et la valeur de chaque colonne est séparée par ",".

Tout dépend de ce que vous voulez faire...mais ce ne sera pas le même travail pour lire et décoder.

- W

[VinsS]

C'est pas très pratique ce que tu fais là.

Si je le reproduis:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Python 2.7.3 (default, Dec 18 2014, 19:03:52) 
[GCC 4.6.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> a = [['bgf', 'jhy', 'lk'], ['lkn', 'pm', 'olk'], ['vc', 'bgf', 'ldf']]
>>> arr = numpy.array(a)
>>> f = open('array', 'w')
>>> f.write(str(a))
>>> f.close()

j'obtiens ceci:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> f = open('array', 'r')
>>> l = f.readlines()
>>> f.close()
>>> print l
["[['bgf', 'jhy', 'lk'], ['lkn', 'pm', 'olk'], ['vc', 'bgf', 'ldf']]"]

Je n'ai pas envie de parser ces infos, faisons quelque chose de plus adéquat:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> with open('array', 'w') as outf:
...     for l in arr:
...             outf.write(", ".join(l) + "\n")
... 
>>> with open('array', 'r') as inf:
>>>     ls = inf.readlines()
>>> for l in ls:
...     print l.strip()
...     print l.split(', ')[0] # 1ere colonne
... 
bgf, jhy, lk
bgf
lkn, pm, olk
lkn
vc, bgf, ldf
vc

Maintenant avec le module csv

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import csv
>>> with open('array.csv', 'w') as outf:
...     writer = csv.writer(outf, delimiter=' ')
...     for a in arr:
...             writer.writerow(a)
... 
>>> with open('array.csv', 'r') as inf:
...     reader = csv.reader(inf, delimiter=' ')
...     for row in reader:
...             print row
... 
['bgf', 'jhy', 'lk']
['lkn', 'pm', 'olk']
['vc', 'bgf', 'ldf']
>>>

Plus propre, non ?

[VinsS]

Salut wiztricks,

C'est vrai qu'il convient de signaler que les valeurs numériques seront récupérées en strings

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> arr = numpy.array([[5, 4, 87], [64, 2, 91]] )
>>> with open('array.csv', 'w') as outf:
...     writer = csv.writer(outf, delimiter=' ')
...     for a in arr:
...             writer.writerow(a)
... 
>>> with open('array.csv', 'r') as inf:
...     reader = csv.reader(inf, delimiter=' ')
...     for row in reader:
...             print row
... 
['5', '4', '87']
['64', '2', '91']

[wiztricks]

Salut,

Plus propre, non ?

On peut passer par le module CSV de Python ou utiliser les fonctions internes du module numpy.
Qu'est ce qui est le plus adapté/simple dépend de ce qu'on veut faire... et çà c'est plus ou moins confus (et dans la tête du PO).

- W

[natdePau]

merci beaucoup à vous deux !

J'essaierai ce soir car je n'ai aucun module python sur le PC actuel pour tester.

Bonne journée,
Nat