Discussion :

[elmhmdi]

Bonsoir à tous

j'ai un fichier csv , contenant des valeurs , j'ai fais ce qui est demandé , j'ai réussi
sauvegarder le tableau sur un fichier csv , mais j'arrive pas à rajouter la valeur calculé (x)
à la fin du document avec une chaine de caractère ('la moyenne ='x)

j'ai essayé avec np.insert() ; ça marche plus
np.append() : problème d'affichage du tableau (une colonne au lieu de 2)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import csv
b = np.loadtxt('137Cs.csv',delimiter=';',dtype=int)
data = sorted(b, key=lambda x: x[1])
k=[]
c=[]
for row in data:
    if row[1]!=0:
        k.append(row)
        x=np.mean(k)
        #f=np.append(k, [x])
        #print(row) 
 
np.savetxt('test.csv', k, fmt='%s', delimiter=';', newline='\n',header="")

merci d'avance

[wiztricks]

Salut,

Pour trier un tableau numpy, pourquoi ne pas utiliser numpy.sort?
Je ne sais pas combien il y a de dimensions à votre tableau mais sur que sort va comparer ligne à lignes et non suivant les items d'une ligne.

Puis un fichier CSV est un fichier texte, donc pour y ajouter une ligne "la moyenne =x", f.write(...) suffit (et ce n'est plus un fichier CSV). Ce qui suppose pouvoir ouvrir le fichier pour passer à np.savetxt un descripteur (le machin retourné par "open") ou faire un "append" après.

- W

[elmhmdi]

mon tableau contient 2 colonnes
je veux faire le tri selon la 2 ème colonne donc avec np.sort n'est pas marché.
le but est sauvegardé ce tableau dans un fichier . je pense la meilleur méthode est le (np.savetxt)
pour le f.write() j'ai pas utilisé le machin (with open() as f) si c'est le f que vous voulez dire?
avec append ça marche mais le fichier (txt ou csv) contient une colonne au lieu de 2 .

[wiztricks]

avec append ça marche mais le fichier (txt ou csv) contient une colonne au lieu de 2 .

Le fichier ne contiendra que ce que vous lui avez ajouté.

Ceci dit pour trier un tableau numpy suivant une colonne on peut le faire ainsi:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> z
array([[5, 9],
       [4, 4],
       [3, 3],
       [2, 2],
       [1, 1]])
>>> z[z[:,1].argsort()]
array([[1, 1],
       [2, 2],
       [3, 3],
       [4, 4],
       [5, 9]])
>>>

- W

[elmhmdi]

z[z[:,1].argsort()]

celle ci marche bien
, j'ai testé ce code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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tab=np.append(k, ['la moyenne',x])
 
np.savetxt('test.csv', tab, fmt='%s', delimiter=';', newline='\n',header=""

le tableau résultat est

si je fais

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

np.savetxt('test.csv', k, fmt='%s', delimiter=';', newline='\n',header=""

ça marche nickel


pour la méthode .writerow() elle marche plus

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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with open("output.csv", "wb") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(k)
    writer.writerow(x)

il me donne cette erreur

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'

[wiztricks]

pour la méthode .writerow() elle marche plus

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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3
4
with open("output.csv", "wb") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(k)
    writer.writerow(x)

il me donne cette erreur

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'

Si vous ouvrez un fichier en mode binaire... il faut que le reste suive, non?

- W