Я думаю, что отчасти ваша трудность заключается в том, что np.savetxt() плохо работает с кортежами, содержащимися в массивах numpy. Я разработал некоторый тестовый код, который, я думаю, повторяет ключевые аспекты вашей проблемы и предоставляет решения для них:
import numpy as np
from collections import deque
# Create test data
center_points = deque(maxlen=64)
number = deque(maxlen=64)
for i in range(10):
big_center = (i*3,i*100)
center_points.appendleft(big_center)
number.appendleft(19)
# Write the test data
array_to_save = np.array([center_points,number]).T
print (array_to_save)
with open("test.txt","w") as outfile:
outfile.write("\n".join([" ".join([str(a[0]),str(a[1]),str(b)]) for a,b in
array_to_save]))
# Re-read the test data
center_points2 = deque(maxlen=64)
number2 = deque(maxlen=64)
with open("test.txt","r") as infile:
for line in infile:
x = [int(xx) for xx in line.split()]
center_points2.append((x[0],x[1]))
number2.append(x[2])
new_array = np.array([center_points2,number2]).T
print (new_array)
При запуске этот код выводит следующее, показывая, что оригинал array_to_save идентичен new_array, который был считан обратно:
[[(27, 900) 19]
[(24, 800) 19]
[(21, 700) 19]
[(18, 600) 19]
[(15, 500) 19]
[(12, 400) 19]
[(9, 300) 19]
[(6, 200) 19]
[(3, 100) 19]
[(0, 0) 19]]
[[(27, 900) 19]
[(24, 800) 19]
[(21, 700) 19]
[(18, 600) 19]
[(15, 500) 19]
[(12, 400) 19]
[(9, 300) 19]
[(6, 200) 19]
[(3, 100) 19]
[(0, 0) 19]]
Файл test.txt выглядит следующим образом:
27 900 19
24 800 19
21 700 19
18 600 19
15 500 19
12 400 19
9 300 19
6 200 19
3 100 19
0 0 19
Код чтения и записи файла в этой версии немного сложнее, чем просто вызов np.savetxt(), но он явно обрабатывает кортежи.
Обновление
В качестве альтернативы, если вы предпочитаете выполнять все манипуляции в массивах numpy, вы можете использовать:
import numpy as np
from collections import deque
# Create test data
center_points = deque(maxlen=64)
number = deque(maxlen=64)
for i in range(10):
big_center = (i*3,i*100)
center_points.appendleft(big_center)
number.appendleft(19)
print (center_points)
print (number)
# Write the test data
x, y = zip(*center_points)
array_to_save = np.array([x,y,number]).T
print (array_to_save)
np.savetxt("test.txt", array_to_save, fmt="%d")
# Re-read the test data
new_array = np.loadtxt("test.txt", dtype=int)
print (new_array)
center_points2 = deque(zip(new_array.T[0],new_array.T[1]),maxlen=64)
number2 = deque(new_array.T[2],maxlen=64)
print (center_points2)
print (number2)
При этом используется подход, описанный в Функция транспонирования / распаковки (обратная сторона zip)? для разделения двух элементов каждого кортежа на два списка, которые затем включаются в список number в один * Массив 1026 *, который можно сохранить с помощью savetxt() и повторно загрузить с помощью loadtxt().
Вызовы print() служат только для иллюстрации того, что данные, которыми заканчивается программа, в точности совпадают с данными, с которых она начала. Они производят следующий вывод:
deque([(27, 900), (24, 800), (21, 700), (18, 600), (15, 500), (12, 400), (9, 300), (6, 200), (3, 100), (0, 0)], maxlen=64)
deque([19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19], maxlen=64)
[[ 27 900 19]
[ 24 800 19]
[ 21 700 19]
[ 18 600 19]
[ 15 500 19]
[ 12 400 19]
[ 9 300 19]
[ 6 200 19]
[ 3 100 19]
[ 0 0 19]]
[[ 27 900 19]
[ 24 800 19]
[ 21 700 19]
[ 18 600 19]
[ 15 500 19]
[ 12 400 19]
[ 9 300 19]
[ 6 200 19]
[ 3 100 19]
[ 0 0 19]]
deque([(27, 900), (24, 800), (21, 700), (18, 600), (15, 500), (12, 400), (9, 300), (6, 200), (3, 100), (0, 0)], maxlen=64)
deque([19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19], maxlen=64)