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[解決済み] numpy/scipy/ipython:Failed to interpret a file as a pickle

2022-01-31 10:05:33

質問

次のような形式のファイルがあります。

0,0.104553357966
1,0.213014562052
2,0.280656379048
3,0.0654249076288
4,0.312223429689
5,0.0959008911106
6,0.114207780917
7,0.105294501195
8,0.0900673766572
9,0.23941317105
10,0.0598239513149
11,0.541701803956
12,0.093929580526

これらの点をipythonのplot関数を使って以下のようにプロットしたいと思います。

   In [40]: mean_data = load("/Users/daydreamer/data/mean")

しかし、次のように言って失敗します。

---------------------------------------------------------------------------
IOError                                   Traceback (most recent call last)
/Users/daydreamer/<ipython-input-40-8f1329559411> in <module>()
----> 1 mean_data = load("/Users/daydreamer/data/mean")

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/numpy-1.6.1-py2.7-macosx-10.5-fat3.egg/numpy/lib/npyio.pyc in load(file, mmap_mode)
    354             except:
    355                 raise IOError, \
--> 356                     "Failed to interpret file %s as a pickle" % repr(file)
    357     finally:
    358         if own_fid:

IOError: Failed to interpret file '/Users/daydreamer/data/mean' as a pickle

このエラーを修正するにはどうしたらいいですか?

解決方法は?

その numpy.load ルーチンは .npy または .npz バイナリファイルを作成することができます。 numpy.save numpy.savez それぞれ テキストデータを持っているので、これらは必要なルーチンではありません。

カンマで区切られた値を読み込むには numpy.loadtxt .

import numpy as np
mean_data = np.loadtxt("/Users/daydreamer/data/mean", delimiter=',')

完全な例

以下は、完全な例です( StringIO でファイルI/Oをシミュレートしています)。

import numpy as np
import StringIO

s = """0,0.104553357966
1,0.213014562052
2,0.280656379048
3,0.0654249076288
4,0.312223429689
5,0.0959008911106
6,0.114207780917
7,0.105294501195
8,0.0900673766572
9,0.23941317105
10,0.0598239513149
11,0.541701803956
12,0.093929580526"""

st = StringIO.StringIO(s)
a = np.loadtxt(st, delimiter=',')

これで

>>> a
array([[  0.        ,   0.10455336],
       [  1.        ,   0.21301456],
       [  2.        ,   0.28065638],
       [  3.        ,   0.06542491],
       [  4.        ,   0.31222343],
       [  5.        ,   0.09590089],
       [  6.        ,   0.11420778],
       [  7.        ,   0.1052945 ],
       [  8.        ,   0.09006738],
       [  9.        ,   0.23941317],
       [ 10.        ,   0.05982395],
       [ 11.        ,   0.5417018 ],
       [ 12.        ,   0.09392958]])