是否支持从分隔文件读取/写入hexfloats？-Java 学习之路

Python标准库或scipy / numpy / pandas等是否支持从分隔文件（例如TSV或CSV）读取和写入浮点数（也称为“hexfloats”）的十六进制表示形式？

作为测试，我制作了一个CSV文件，其中列在十进制和十六进制浮点之间交替，并尝试使用 pandas.read_csv 读取此文件 . 在结果数据框中，包含十进制浮点数的列已正确转换为Python浮点数，而包含十六进制浮点数的列则保留为字符串 .

编辑：澄清：我没有't need help converting hexfloats into floats, and vice-versa. There' s float.fromhex 和 float.hex . 我正在寻找的是一个文件阅读器，它将应用合理的启发式方法自动将hexfloats转换为浮点数（就像 pandas.read_csv 知道将数字的十进制表示转换为数字Python对象） .

2 回答

我在 % 格式规范中找不到任何可以为浮点数创建 hex 的内容（只有 %x 用于整数） . 所以接受你的 float.hex ，我可以创建一个函数，将数组中的每个浮点数转换为十六进制字符串：

def foo(x):
    return x.hex()
vfoo=np.vectorize(foo)   # just for ease of applying foo to an array

In [478]: x=np.arange(12.).reshape(3,4)/3

In [479]: x
Out[479]: 
array([[ 0.        ,  0.33333333,  0.66666667,  1.        ],
       [ 1.33333333,  1.66666667,  2.        ,  2.33333333],
       [ 2.66666667,  3.        ,  3.33333333,  3.66666667]])

In [480]: vfoo(x)
Out[480]: 
array([['0x0.0p+0', '0x1.5555555555555p-2', '0x1.5555555555555p-1',
        '0x1.0000000000000p+0'],
       ['0x1.5555555555555p+0', '0x1.aaaaaaaaaaaabp+0',
        '0x1.0000000000000p+1', '0x1.2aaaaaaaaaaabp+1'],
       ['0x1.5555555555555p+1', '0x1.8000000000000p+1',
        '0x1.aaaaaaaaaaaabp+1', '0x1.d555555555555p+1']], 
      dtype='<U20')

然后我可以使用通常的 savetxt 将这些字符串写入文件

In [481]: np.savetxt('test.txt',vfoo(x), fmt='%25s',delimiter=',')

看起来像：

In [482]: cat test.txt
                 0x0.0p+0,     0x1.5555555555555p-2,     0x1.5555555555555p-1,     0x1.0000000000000p+0
     0x1.5555555555555p+0,     0x1.aaaaaaaaaaaabp+0,     0x1.0000000000000p+1,     0x1.2aaaaaaaaaaabp+1
     0x1.5555555555555p+1,     0x1.8000000000000p+1,     0x1.aaaaaaaaaaaabp+1,     0x1.d555555555555p+1

和 loadtxt 可以处理这个问题

In [486]: np.loadtxt('test.txt',delimiter=',')
Out[486]: 
array([[ 0.        ,  0.33333333,  0.66666667,  1.        ],
       [ 1.33333333,  1.66666667,  2.        ,  2.33333333],
       [ 2.66666667,  3.        ,  3.33333333,  3.66666667]])

loadtxt 在看到 0x 列时使用这段代码

/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/lib/npyio.py in floatconv(x)
    656         x.lower()
    657         if b'0x' in x:
--> 658             return float.fromhex(asstr(x))

您可以通过研究 npyio.py 文件获得其他想法 .

回复于 2024-04-20T10:21:57+08:00

from binascii import unhexlify
from struct import unpack
hex_string="abcd33ef"
my_bytes = unhexlify(hex_string)
my_float = unpack("f",my_bytes)

我想......也许吧？

回复于 2024-04-20T10:21:57+08:00

是否支持从分隔文件读取/写入hexfloats？

2 回答

相关问题