一、問題描述：

有一個(gè)shape為(308, 2)的二維數(shù)組，以及單獨(dú)的一個(gè)數(shù)字，需要保存到csv文件中，這個(gè)單獨(dú)的數(shù)字讓其保存到第3列第一行的位置。

二、具體的實(shí)現(xiàn)：

首先要想把一個(gè)(308, 2)的二維數(shù)組和一個(gè)數(shù)字給拼接起來，直接拼接沒辦法實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樾袛?shù)和列數(shù)都不同的兩個(gè)ndarry是無法拼接的（此處按照目前我學(xué)的理解，是無法直接拼接的，如果可以的話，麻煩評(píng)論一下）。

然后我首先想到的解決方法就是先建一個(gè)(308,1)的二維數(shù)組，然后令這個(gè)二維數(shù)組的第一個(gè)元素設(shè)置成那個(gè)數(shù)字，然后進(jìn)行拼接，保存。

為使數(shù)據(jù)可以顯示完全，以僅以3行數(shù)據(jù)為例：

>>> a = np.ones((3,2))
>>> b = 0.2
>>> _b = np.empty((3,1))
>>> _b[0, 0] = b
>>> c = np.c_[a, _b]
>>> print(c)
[[1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.00000000e-001]
 [1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.12199579e-313]
 [1.00000000e+000 1.00000000e+000 2.54639495e-313]]
>>>

但是這樣，我把結(jié)果保存到文件時(shí)，第3列的除第一行，其他的行是有數(shù)據(jù)的，我不想讓它顯示數(shù)據(jù)。
也就是empty這個(gè)函數(shù)只是創(chuàng)建一個(gè)未初始化的數(shù)組，實(shí)際上里面的數(shù)值都是垃圾值。

那么如何去實(shí)現(xiàn)視覺上沒有數(shù)據(jù)呢，其實(shí)利用空的字符串就可以了。

所以就通過np.ones設(shè)置dtype為str，此時(shí)生成的是元素都為空字符串的數(shù)組，（具體的原因還不清楚），然后此時(shí)若直接設(shè)置第一行的元素為某個(gè)值，是不行的，會(huì)自動(dòng)變?yōu)?0‘，只有在拼接之后，然后再給它賦值才可以，這個(gè)地方我不是很理解，但是結(jié)果是正確的。

三、完整代碼：

y_true = np.ones((3, 1), dtype=np.int)
y_pred = np.ones((3, 1), dtype=np.int)
y = np.c_[y_true, y_pred]

accuracy = np.zeros(shape=(y_true.shape[0], 1), dtype=np.str)

# 此時(shí)若設(shè)置accuracy[0, 0] = '0.89'，最終accuracy[0, 0]存的是'0'，具體原因還不清楚

res = np.c_[y, accuracy]  # 先拼接起來
res[0, 2] = '0.89'  # 然后再設(shè)置就可以了

res = pd.DataFrame(res, columns=['y_true', 'y_pred', 'accuracy'])
res.to_csv('1.csv')  # 保存到文件中

從文件中讀取的時(shí)候，直接讀出來，空白的地方被賦值為nan

a = pd.read_csv('1.csv', usecols=(1, 2, 3))
a = a.values
print(a, type(a), a.dtype)

關(guān)于np.nan需要注意的地方如下：

• np.nan不是空對(duì)象。
• 對(duì)列表中的nan進(jìn)行操作時(shí)不能用"==np.nan"來判斷。只能用np.isnan()來操作。
• np.nan的數(shù)據(jù)類型是float。

import numpy as np
 
np.nan == np.nan
Out[3]: False
 
aa = np.array([1,2,3,np.nan,np.nan,4,5,np.nan])
aa
Out[5]: array([  1.,   2.,   3.,  nan,  nan,   4.,   5.,  nan])
 
aa[aa==np.nan] = 100  #錯(cuò)誤方式
aa
Out[7]: array([  1.,   2.,   3.,  nan,  nan,   4.,   5.,  nan])
 
aa[np.isnan(aa)] = 100  #對(duì)nan操作的正確方式
aa
Out[9]: array([   1.,    2.,    3.,  100.,  100.,    4.,    5.,  100.])
 
type(np.nan)
Out[10]: float

關(guān)于參考：http://www.fzitv.net/article/212249.htm

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