Python numpy - 列表赋值索引超出范围

Question

我有以下格式的 CSV 文件86,115,219,352,415,513,618,720,849,9266,10为了可重复性，我在此处包含了完整的CSV 文件。从第 1 列开始，我想读取当前行并将其与前一行的值进行比较。如果它更大，我想取当前值与前一个值append的差异并将 ( ) 差异存储在列表中。如果当前值等于前一行的值，则继续比较。让我说清楚。例如，在我提供的上述示例记录中，第三行 ( 19) 大于第二行 ( 15) 中的值- 因此它将是 ( 19-15 =4)、第四行 ( 52-19 = 33) 等。这是我使用的简单方法 numpyimport numpy as npimport pandas as pdimport csvdf = pd.read_csv("testdata.csv")with open("testdata.csv") as f:    reader = csv.reader(f, delimiter=",")    for i in reader:        print (i[0])        diffs=np.diff(i[0])        increased_value=np.median(diffs[diffs>0])但是，我收到了错误IndexError: list assignment index out of range。如何修复此错误以解决我提到的任务？

Answer 1

您遇到的问题是，当您尝试运行 np.diff 时，数组的默认 dtype 是 dtype U3，这意味着数组中的值不是数字，这意味着需要进行转换。请尝试以下操作：

with open("test_data.csv", "r") as f:

    reader = csv.reader(f) ## no need for delimiter if your delimiter is ','

    data = []

    for row in reader:

        data.append(row[0])

## ensure that you convert your data into numpy array with appropriate data type 

## before carrying out any mathematical operations 

np_array = np.array(data, dtype=np.uint8) 

np_diff = np.diff(np_array)

np_median = abs(np.median(np_diff[np_diff > 0]))

print(np_median)

如果您必须定期执行此操作，那么您始终可以将此方法包装起来。试试这个。