产生组织表的代码块，以后供其他代码块使用

我在生成组织表供以后由其他代码块使用的代码块时遇到麻烦。例如：

#+NAME: upper_air
#+BEGIN_SRC clojure :results output raw
  (clojure.pprint/print-table table)
#+END_SRC

将产生

#+RESULTS: upper_air
|      :m | :degree | :meter/second |      :degC | :millibar |
|---------+---------+---------------+------------+-----------|
|  1545.0 |   175.0 |         12.36 |  15.400001 |     850.0 |
|  3162.0 |   265.0 |          6.69 |        4.8 |     700.0 |

但我真正想要的是

#+TBLNAME: upper_air
|      :m | :degree | :meter/second |      :degC | :millibar |
|---------+---------+---------------+------------+-----------|
|  1545.0 |   175.0 |         12.36 |  15.400001 |     850.0 |
|  3162.0 |   265.0 |          6.69 |        4.8 |     700.0 |

（请注意#+RESULTSvs #+TBLNAME），以便以后我可以做类似的事情

#+BEGIN_SRC ipython :session  :var data=upper_air
import numpy as np

arr = np.array(data)
p = arr[:,4]
#+END_SRC

与#+RESULTS结果，第二代码块将解释data 参数作为一个字符串，而不是一个数据表和我将不能够以简单的方式来提取数据。我可以“手动”将ASCII数据转换为Python数据结构，但是我更喜欢由org为我处理：-)是否有一种方法可以让第一个代码块输出a #+TBLNAME而不是#+RESULTS？或者，第二个代码块是否可以将参数强制转换为org表而不是字符串？

org-mode org-babel

— 朱利安·查斯当（Julien Chastang）
source

通常，如果要使用Babel源块生成表格，则会生成二维向量。如果Clojure代码执行此操作而不是生成字符串，则无需更改代码中的任何内容。也许尝试寻找在Clojure中产生载体的方法？

— wvxvw

@wvxvw感谢您的评论。我想我在这里有些困惑。我认为整个Point org模式都是纯文本。你所看到的就是你得到的。但是您似乎在暗示＃+ RESULTS块后面有某种数据结构，它可以是String或某些嵌套的数据结构。

— 朱利安·查斯唐

不，那不是我要说的。我相信这clojure.pprint/print-table将返回一个格式化为Org表的字符串，并且由于您将标头参数设置为output和raw，因此您得到了。但是，当您第二次使用它时，Org不会读取结果表，而是会重新评估Clojure块并将其结果提供给Python块。但是，如果Clojure块生成了2D数组，则可以将结果更改为，value而不是rawOrg将结果格式化为表格，然后将其作为Python块中的2D数组获取。

— wvxvw

@wvxvw再次感谢您帮助我了解org-babel标头参数。经过一些试验，我可以看到您的描述确实确实是这种情况，我应该能够做到这一点。但是，看来我不能使用带hline的“更丰富”样式的组织表作为中间格式，因为它们是字符串而不是数据（例如，Clojure嵌套向量）表示形式。无论如何，我对org-babel非常满意，并认为它是Jupyter的替代产品（如果您是emacs用户，当然:-)）再次感谢您的帮助。

— 朱利安·查斯唐

您需要让表块像这样返回一个数组（或向量或列表等）。您可以使用None或nil或clojure中的任何等效类型来获得水平线。

#+NAME: upper_air
#+BEGIN_SRC python :results value
return [[":m", ":degree",":meter/second", ":degC", ":millibar"],
        None,
        [1545.0, 175.0, 12.36, 15.40001, 850.0],
        [3162.0, 265.0, 6.69, 4.8, 700.0]]

#+END_SRC

#+RESULTS: upper_air
|     :m | :degree | :meter/second |    :degC | :millibar |
|--------+---------+---------------+----------+-----------|
| 1545.0 |   175.0 |         12.36 | 15.40001 |     850.0 |
| 3162.0 |   265.0 |          6.69 |      4.8 |     700.0 | 


#+BEGIN_SRC python :results value  :var data=upper_air
import numpy as np

arr = np.array(data)
p = arr[:,4]
return p
#+END_SRC  

#+RESULTS:
| 850 | 700 |

— 约翰·基钦
source