from io import StringIO
import numpy as np
example_data = "A B\na b\na b"
data1 = np.genfromtxt(StringIO(example_data), usecols=["A", "B"], names=True, dtype=None)
print(data1["A"], data1["B"]) # ['a' 'a'] ['b' 'b'] which is correct
data2 = np.genfromtxt(StringIO(example_data), usecols=["B", "A"], names=True, dtype=None)
print(data2["A"], data2["B"]) # ['b' 'b'] ['a' 'a'] which is not correct
< /code>
Wie Sie sehen, ändere ich, wenn ich die Spaltenbestellung in Bezug auf die Spaltenbestellung in der Datei ändere, falsche Ergebnisse. Interessant ist, dass DTYPE
Dieses [url=viewtopic.php?t=20324]Problem[/url] erschien in einem größeren Code, aber ich werde ein einfaches Beispiel geben: < /p> [code]from io import StringIO import numpy as np
example_data = "A B\na b\na b"
data1 = np.genfromtxt(StringIO(example_data), usecols=["A", "B"], names=True, dtype=None) print(data1["A"], data1["B"]) # ['a' 'a'] ['b' 'b'] which is correct
data2 = np.genfromtxt(StringIO(example_data), usecols=["B", "A"], names=True, dtype=None) print(data2["A"], data2["B"]) # ['b' 'b'] ['a' 'a'] which is not correct < /code> Wie Sie sehen, ändere ich, wenn ich die Spaltenbestellung in Bezug auf die Spaltenbestellung in der Datei ändere, falsche Ergebnisse. Interessant ist, dass DTYPE [/code] gleich sind: [code]print(data1.dtype) # [('A', '
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