何がしたいか
以下のようなファイルを読み込んで二次元強度マップを描く1ことを想定します。
# x y z
1 1 10
1 2 60
1 3 50
2 1 30
2 2 20
2 3 100
そのためには、以下のようにx, y, z それぞれの列を読み込み、2D ndarray にする必要があります。
import numpy as np
x, y, z = np.loadtxt("data.txt", unpack=True)
X = x.reshape(2, 3)
Y = y.reshape(2, 3)
Z = z.reshape(2, 3)
この程度の量のデータであればreshape する際に指定すべきshape (2D ndarray の縦横サイズ)は一目でわかりますが、データ点数が大きいとそうは言っていられません。何か良い判別方法は無いでしょうか？
方法
np.unique を使えば、簡単にshape が判別できます。np.unique は、重複要素を除いたndarray を返してくれます。
np.unique(x)
array([1, 2])
すなわち、x, y にnp.unique を入力して返ってきたndarray の要素数が、2D-ndarray にした時の縦横サイズになるわけです。
メソッドにまとめると以下のようになります。
def load_2dmap_data(filename, skip_header=0, delimiter=None, x_row=0, y_row=1, z_row=2):
data = np.genfromtxt(filename, delimiter=delimiter, skip_header=skip_header)
xnum = len(np.unique(data[:, x_row]))
ynum = len(np.unique(data[:, y_row]))
x = data[:, x_row].reshape(xnum, ynum)
y = data[:, y_row].reshape(xnum, ynum)
z = data[:, z_row].reshape(xnum, ynum)
return x, y, z
使ってみましょう。
X, Y, Z = load_2dmap_data("data.txt")
print X
print Y
print Z
[[ 1. 1. 1.]
[ 2. 2. 2.]]
[[ 1. 2. 3.]
[ 1. 2. 3.]]
[[ 10. 60. 50.]
[ 30. 20. 100.]]
想定通り、きちんと変形できていますね。
ただし、この処理は元データのx, y の順序がきれいに並んでいることが前提です。なので、x, y, z の対応は合っているが、x, y の並び方がランダムになっているようなデータには適用できないので注意が必要です。（そんなデータは処理したくないが、うまくソートすれば出来るかも？）
(2017/11/27 追記)
コメントで教えていただきましたが、pandas を使うと順番の狂ったデータも簡単に読み込めるようです。
こんな感じのデータを用意します。
#X Y Z
-2 -2 -0.832
-2 -1 0.124
-1 0 1.540
-1 1 1.081
-1 2 0.124
0 -2 0.584
0 -1 1.540
2 1 0.124
2 2 -0.832
-2 0 0.584
-2 1 0.124
-2 2 -0.832
-1 -2 0.124
-1 -1 1.081
1 -2 0.124
1 -1 1.081
1 0 1.540
1 1 1.081
1 2 0.124
2 -2 -0.832
2 -1 0.124
2 0 0.584
0 0 2.000
0 1 1.540
0 2 0.584
規則的に並べて作ったデータから、わざと行を入れ替えてX, Y の順を不規則にしています。
pandas.read_table で読み込み、pivot_table で変形します。
df = pd.read_table('./data08.txt', sep=' ', escapechar='#')
df
X Y Z
0 -2 -2 -0.832
1 -2 -1 0.124
2 -1 0 1.540
3 -1 1 1.081
4 -1 2 0.124
5 0 -2 0.584
6 0 -1 1.540
7 2 1 0.124
8 2 2 -0.832
9 -2 0 0.584
10 -2 1 0.124
11 -2 2 -0.832
12 -1 -2 0.124
13 -1 -1 1.081
14 1 -2 0.124
15 1 -1 1.081
16 1 0 1.540
17 1 1 1.081
18 1 2 0.124
19 2 -2 -0.832
20 2 -1 0.124
21 2 0 0.584
22 0 0 2.000
23 0 1 1.540
24 0 2 0.584
df_pivot = pd.pivot_table(data=df, values='Z', columns='X', index='Y', aggfunc=np.mean)
df_pivot
X -2 -1 0 1 2
Y
-2 -0.832 0.124 0.584 0.124 -0.832
-1 0.124 1.081 1.540 1.081 0.124
0 0.584 1.540 2.000 1.540 0.584
1 0.124 1.081 1.540 1.081 0.124
2 -0.832 0.124 0.584 0.124 -0.832
すごいですね、きれいに並んでます。このデータの可視化にはmatplotlib のpcolor, pcolormesh 等が使えるようです。本来（？）なら2d ndarray を入力とするメソッドですが、pandas のピボットテーブルをそのまま渡したところ、強度マップが描画できました。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
ax.pcolormesh(df_pivot)
plt.show()
