将复杂数据读入 numpy 数组

我需要将文本文件中的复数读取到 numpy 数组中。我的问题与这个类似使用 numpy.savetxt 和 numpy.loadtxt 写入和读取复数 https://stackoverflow.com/questions/23231698/writing-and-reading-complex-numbers-using-numpy-savetxt-and-numpy-loadtxt但是，这里的解决方案是更改数据保存的格式。我没有这种奢侈，因为文本文件是由我无法更改的其他软件生成的。文本文件的示例如下：

25 + 0i
8.43818 + -4.94194i
4.46817 + -5.08305i
4.55764 + -3.02201i
2.69138 + -5.43104i
-0.151334 + -4.83717i
1.98336 + -1.3339i
3.59002 + -0.932973i
1.42727 + -0.617317i
1.02005 + -1.14214i
-0.15564 + 2.74564i

我已经尝试过以下方法：

np.loadtxt('file.txt',delimiter='\n',dtype=np.complex128)

但是我收到错误：

ValueError: complex() arg is a malformed string

我读过的帖子表明这是一个问题+ -然而，某些行中的符号，即使额外的，我也会得到相同的错误+标志被移除。

但是，这里的解决方案是更改数据保存的格式

好消息，你不必这样做！

numpy.loadtxt可以采用任何可迭代的行，而不仅仅是文件对象。

因此，您可以将文件对象包装在一个简单的生成器中，该生成器可以动态转换行，并将其提供给loadtxt，每个人都会幸福。

像这样：

def transform_complex(line):
    # insert your code here

with open('file.txt', 'rb') as f:
    lines = map(transform_complex, f)
    arr = np.loadtxt(lines, dtype=np.complex128)

（如果您使用的是 Python 2.x，并且文件很大，您可能需要使用itertools.imap而不是map.)

“在此处插入代码”部分，您可以从有效的答案中填写，但不是可接受的解决方案，因为它需要修改文件。由于我在您的链接中没有看到这样的答案，所以我不确定那是什么，但例如，也许是这样的：

def transform_complex(line):
    return line.replace(b'+ -', b'- ')

在本地进行测试，看起来您的输入实际上存在三个问题。

你可以测试输出什么should看起来像使用savetxt。例如：

>>> arr = np.array([1-2j])
>>> f = io.BytesIO()
>>> np.savetxt(f, arr)
>>> f.getvalue()
b' (1.000000000000000000e+00-2.000000000000000000e+00j)\n'

（在 Python 2.x 中，你不会看到b字首。）

并非所有这些差异都是相关的 - 您不必使用指数表示法，不需要括号等 - 但看起来这三个是：

• 周围不允许有任何空间+以复数形式。
• 虚数单位必须是j, not i.
• No +-允许。

So:

def transform_complex(line):
    return line.replace(b' ', b'').replace(b'+-', b'-').replace(b'i', b'j')