Hi Derek!
I tried with the lastest version of python(x,y) package with numpy version
of 1.6.0. I gave the data to you with reduced columns (10 column) and rows.
b=np.genfromtxt('99Burn2003all_new.csv',delimiter=';',names=True,usecols=tuple(range(10)),dtype=['S10']
+ [ float for n in range(9)]) works.
if you change usecols=tuple(range(10)) to usecols=range(10), it still
works.
b=np.genfromtxt('99Burn2003all_new.csv',delimiter=';',names=True,dtype=None)
works.
but
b=np.genfromtxt('99Burn2003all_new.csv',delimiter=';',names=True,dtype=['S10']
+ [ float for n in range(9)]) didn't work.
I use Python(x,y)-2.6.6.1 with numpy version as 1.6.0, I use windows 32-bit
system.
Please don't spend too much time on this if it's not a potential problem.
the final thing is, when I try to do this (I want to try the missing_values
in numpy 1.6.0), it gives error:
In [33]: import StringIO as StringIO
In [34]: data = "1, 2, 3\n4, 5, 6"
In [35]: np.genfromtxt(StringIO(data),
delimiter=",",dtype="int,int,int",missing_values=2)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
D:\data\LaThuile_ancillary\Jim_Randerson_data\<ipython console> in
<module>()
TypeError: 'module' object is not callable
I think it must be some problem of my own python configuration?
Much thanks again,
cheers,
Chao
2011/6/27 Derek Homeier <de...@astro.physik.uni-goettingen.de>
> Hi Chao,
>
> this seems to have become quite a number of different issues!
> But let's make sure I understand what's going on...
>
> > Thanks very much for your quick reply. I make a short summary of what
> I've tried. Actually the ['S10'] + [ float for n in range(48) ] only works
> when you explicitly specify the columns to be read, and genfromtxt cannot
> automatically determine the type if you don't specify the type....
> >
>
> > In [164]:
> b=np.genfromtxt('99Burn2003all.csv',delimiter=';',names=True,usecols=tuple(range(49)),dtype=['S10']
> + [ float for n in range(48)])
> ...
> > But if I use the following, it gives error:
> >
> > In [171]:
> b=np.genfromtxt('99Burn2003all.csv',delimiter=';',names=True,dtype=['S
> > 10'] + [ float for n in range(48)])
> >
> ---------------------------------------------------------------------------
> > ValueError Traceback (most recent call
> last)
> >
> And the above (without the usecols) did work if you explicitly typed
> dtype=('S10', float, float....)? That by itself would be quite weird,
> because the two should be completely equivalent.
> What happens if you cast the generated list to a tuple -
> dtype=tuple(['S10'] + [ float for n in range(48)])?
> If you are using a recent numpy version (1.6.0 or 1.6.1rc1), could you
> please file a bug report with complete machine info etc.? But I suspect this
> might be an older version, you should also be able to simply use
> 'usecols=range(49)' (without the tuple()). Either way, I cannot reproduce
> this behaviour with the current numpy version.
>
> > If I don't specify the dtype, it will not recognize the type of the first
> column (it displays as nan):
> >
> > In [172]:
> b=np.genfromtxt('99Burn2003all.csv',delimiter=';',names=True,usecols=(0,1,2))
> >
> > In [173]: b
> > Out[173]:
> > array([(nan, -999.0, -1.028), (nan, -999.0, -0.40899999999999997),
> > (nan, -999.0, 0.16700000000000001), ..., (nan, -999.0, -999.0),
> > (nan, -999.0, -999.0), (nan, -999.0, -999.0)],
> > dtype=[('TIMESTAMP', '<f8'), ('CO2_flux', '<f8'), ('Net_radiation',
> '<f8')
> > ])
> >
> You _do_ have to specify 'dtype=None', since the default is 'dtype=float',
> as I have remarked in my previous mail. If this does not work, it could be a
> matter of the numpy version gain - there were a number of type conversion
> issues fixed between 1.5.1 and 1.6.0.
> >
> > Then the final question is, actually the '-999.0' in the data is missing
> value, but I cannot display it as 'nan' by specifying the missing_values as
> '-999.0':
> > but either I set the missing_values as -999.0 or using a dictionary, it
> neither work...
> ...
> >
> > Even this doesn't work (suppose 2 is our missing_value),
> > In [184]: data = "1, 2, 3\n4, 5, 6"
> >
> > In [185]: np.genfromtxt(StringIO(data),
> delimiter=",",dtype="int,int,int",missin
> > g_values=2)
> > Out[185]:
> > array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)],
> > dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4'), ('f2', '<i4')])
>
> OK, same behaviour here - I found the only tests involving 'valid numbers'
> as missing_values use masked arrays; for regular ndarrays they seem to be
> ignored. I don't know if this is by design - the question is, what do you
> need to do with the data if you know ' -999' always means a missing value?
> You could certainly manipulate them after reading in...
> If you have to convert them already on reading in, and using np.mafromtxt
> is not an option, your best bet may be to define a custom converter like
> (note you have to include any blanks, if present)
>
> conv = dict(((n, lambda s: s==' -999' and np.nan or float(s)) for n in
> range(1,49)))
>
> Cheers,
> Derek
>
>
--
***********************************************************************************
Chao YUE
Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE-IPSL)
UMR 1572 CEA-CNRS-UVSQ
Batiment 712 - Pe 119
91191 GIF Sur YVETTE Cedex
Tel: (33) 01 69 08 77 30; Fax:01.69.08.77.16
************************************************************************************
TIMESTAMP;CO2 flux;Net radiation;Sensible heat flux;Latent heat flux;u*;Water vapor density by LiCor 7500;CO2 concentration;"Air temperature (High; HMP45C)";AGC
#TIMESTAMP;umol m-2 s-1;W/m^2;W/m^2;W/m^2;m/s;g/(m^3);ppm;C;unitless
01/01/2003 00:00;-999;-1.028;-999;-999;-999;-999;-999;-25.3684;-999
01/01/2003 00:30;-999;-0.409;-999;-999;-999;-999;-999;-25.3233;-999
01/01/2003 01:00;-999;0.167;-999;-999;-999;-999;-999;-25.3589;-999
01/01/2003 01:30;-999;-0.188;-999;-999;-999;-999;-999;-25.4535;-999
01/01/2003 02:00;-999;-0.017;-999;-999;-999;-999;-999;-25.5717;-999
01/01/2003 02:30;-999;0.911;-999;-999;-999;-999;-999;-25.6927;-999
01/01/2003 03:00;-999;1.675;-999;-999;-999;-999;-999;-26.261;-999
01/01/2003 03:30;-999;1.856;-999;-999;-999;-999;-999;-26.6863;-999
01/01/2003 04:00;-999;3.377;-999;-999;-999;-999;-999;-26.7538;-999
01/01/2003 04:30;-999;4.012;-999;-999;-999;-999;-999;-27.3459;-999
01/01/2003 05:00;-999;2.985;-999;-999;-999;-999;-999;-27.8764;-999
01/01/2003 05:30;-999;3.396;-999;-999;-999;-999;-999;-28.7779;-999
01/01/2003 06:00;-999;4.641;-999;-999;-999;-999;-999;-29.2211;-999
01/01/2003 06:30;-999;5.066;-999;-999;-999;-999;-999;-29.5942;-999
01/01/2003 07:00;-999;5.225;-999;-999;-999;-999;-999;-30.3728;-999
01/01/2003 07:30;-999;5.272;-999;-999;-999;-999;-999;-31.0314;-999
01/01/2003 08:00;-999;4.8;-999;-999;-999;-999;-999;-31.5624;-999
01/01/2003 08:30;-999;4.71;-999;-999;-999;-999;-999;-32.0388;-999
01/01/2003 09:00;-999;4.345;-999;-999;-999;-999;-999;-31.1014;-999
01/01/2003 09:30;-999;4.681;-999;-999;-999;-999;-999;-31.6566;-999
01/01/2003 10:00;-999;4.567;-999;-999;-999;-999;-999;-31.9319;-999
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01/01/2003 11:30;-999;4.054;-999;-999;-999;-999;-999;-32.4047;-999
01/01/2003 12:00;-999;2.173;-999;-999;-999;-999;-999;-32.6372;-999
01/01/2003 12:30;-999;1.132;-999;-999;-999;-999;-999;-32.7332;-999
01/01/2003 13:00;-999;-1.394;-999;-999;-999;-999;-999;-32.59;-999
01/01/2003 13:30;-999;-2.617;-999;-999;-999;-999;-999;-31.564;-999
01/01/2003 14:00;-999;-2.794;-999;-999;-999;-999;-999;-31.2353;-999
01/01/2003 14:30;-999;-8.017;-999;-999;-999;-999;-999;-31.5474;-999
01/01/2003 15:00;-999;-2.115;-999;-999;-999;-999;-999;-31.765;-999
01/01/2003 15:30;-999;-0.143;-999;-999;-999;-999;-999;-31.3201;-999
01/01/2003 16:00;-999;1.267;-999;-999;-999;-999;-999;-31.5929;-999
01/01/2003 16:30;-999;-0.282;-999;-999;-999;-999;-999;-31.4198;-999
01/01/2003 17:00;-999;-0.281;-999;-999;-999;-999;-999;-31.8246;-999
01/01/2003 17:30;-999;-1.001;-999;-999;-999;-999;-999;-31.0432;-999
01/01/2003 18:00;-999;0.054;-999;-999;-999;-999;-999;-30.972;-999
01/01/2003 18:30;-999;1.008;-999;-999;-999;-999;-999;-30.6776;-999
01/01/2003 19:00;-999;-2.189;-999;-999;-999;-999;-999;-30.5332;-999
01/01/2003 19:30;-999;-3.992;-999;-999;-999;-999;-999;-29.8003;-999
01/01/2003 20:00;-999;-2.537;-999;-999;-999;-999;-999;-28.5913;-999
01/01/2003 20:30;-999;-2.093;-999;-999;-999;-999;-999;-27.8852;-999
01/01/2003 21:00;-999;0.324;-999;-999;-999;-999;-999;-27.4831;-999
01/01/2003 21:30;-999;1.97;-999;-999;-999;-999;-999;-27.5662;-999
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01/01/2003 22:30;-999;2.553;-999;-999;-999;-999;-999;-28.0078;-999
01/01/2003 23:00;-999;2.719;-999;-999;-999;-999;-999;-28.858;-999
01/01/2003 23:30;-999;3.2;-999;-999;-999;-999;-999;-29.1183;-999
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02/01/2003 01:00;-999;1.569;-999;-999;-999;-999;-999;-30.0727;-999
02/01/2003 01:30;-999;1.247;-999;-999;-999;-999;-999;-29.8676;-999
02/01/2003 02:00;-999;2.679;-999;-999;-999;-999;-999;-29.4964;-999
02/01/2003 02:30;-999;2.339;-999;-999;-999;-999;-999;-30.039;-999
02/01/2003 03:00;-999;2.85;-999;-999;-999;-999;-999;-30.0223;-999
02/01/2003 03:30;-999;1.844;-999;-999;-999;-999;-999;-30.979;-999
02/01/2003 04:00;-999;1.383;-999;-999;-999;-999;-999;-30.9313;-999
02/01/2003 04:30;-999;0.157;-999;-999;-999;-999;-999;-30.8023;-999
02/01/2003 05:00;-999;0.23;-999;-999;-999;-999;-999;-29.6911;-999
02/01/2003 05:30;-999;3.226;-999;-999;-999;-999;-999;-30.1023;-999
02/01/2003 06:00;-999;1.02;-999;-999;-999;-999;-999;-29.7733;-999
02/01/2003 06:30;-999;1.998;-999;-999;-999;-999;-999;-29.7671;-999
02/01/2003 07:00;-999;1.737;-999;-999;-999;-999;-999;-29.1955;-999
02/01/2003 07:30;-999;0.688;-999;-999;-999;-999;-999;-28.6603;-999
02/01/2003 08:00;-999;2.919;-999;-999;-999;-999;-999;-29.1426;-999
02/01/2003 08:30;-999;4.067;-999;-999;-999;-999;-999;-29.8793;-999
02/01/2003 09:00;-999;3.461;-999;-999;-999;-999;-999;-29.4382;-999
02/01/2003 09:30;-999;3.074;-999;-999;-999;-999;-999;-30.5472;-999
02/01/2003 10:00;-999;2.507;-999;-999;-999;-999;-999;-29.8167;-999
02/01/2003 10:30;-999;4.497;-999;-999;-999;-999;-999;-29.7924;-999
02/01/2003 11:00;-999;3.328;-999;-999;-999;-999;-999;-30.3725;-999
02/01/2003 11:30;-999;0.571;-999;-999;-999;-999;-999;-29.0591;-999
02/01/2003 12:00;-999;1.024;-999;-999;-999;-999;-999;-29.2255;-999
02/01/2003 12:30;-999;-1.834;-999;-999;-999;-999;-999;-29.8131;-999
02/01/2003 13:00;-999;-2.908;-999;-999;-999;-999;-999;-29.1584;-999
02/01/2003 13:30;-999;-10.36;-999;-999;-999;-999;-999;-28.244;-999
02/01/2003 14:00;-999;-9.284;-999;-999;-999;-999;-999;-26.2769;-999
02/01/2003 14:30;-999;-10.185;-999;-999;-999;-999;-999;-24.4763;-999
02/01/2003 15:00;-999;-2.35;-999;-999;-999;-999;-999;-23.5516;-999
02/01/2003 15:30;-999;3.412;-999;-999;-999;-999;-999;-23.8667;-999
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02/01/2003 18:00;-999;2.684;-999;-999;-999;-999;-999;-23.2573;-999
02/01/2003 18:30;-999;3.773;-999;-999;-999;-999;-999;-22.3894;-999
02/01/2003 19:00;-999;3.866;-999;-999;-999;-999;-999;-22.0428;-999
02/01/2003 19:30;-999;1.713;-999;-999;-999;-999;-999;-21.8664;-999
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02/01/2003 20:30;-999;0.601;-999;-999;-999;-999;-999;-21.6758;-999
02/01/2003 21:00;-999;0.108;-999;-999;-999;-999;-999;-19.3906;-999
02/01/2003 21:30;-999;2.257;-999;-999;-999;-999;-999;-18.2217;-999
02/01/2003 22:00;-999;3.432;-999;-999;-999;-999;-999;-18.794;-999
02/01/2003 22:30;-999;1.78;-999;-999;-999;-999;-999;-18.6213;-999
02/01/2003 23:00;-999;2.842;-999;-999;-999;-999;-999;-19.4019;-999
02/01/2003 23:30;-999;1.481;-999;-999;-999;-999;-999;-19.0536;-999
03/01/2003 00:00;-999;2.253;-999;-999;-999;-999;-999;-18.989;-999
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