numpy - loadtxt()函数

Python的numpy模块提供了从文本文件加载数据的功能。 numpy模块提供 loadtxt()功能，可以快速读取简单的文本文件。

Note: 在文本文件中，每一行必须具有相同数量的值。

语法

numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)

参数

这些是numpy.loadtxt()函数中的以下参数:

fname:file，str或pathlib.path

此参数定义要读取的文件，文件名或生成器。首先，如果文件扩展名是 .gz 和 .bz2 ，我们将分解文件。之后，生成器将返回 Python 3k的字节字符串。

dtype:data-type(可选)

此参数定义结果数组的数据类型，默认情况下，该数据类型为浮点型。当结果数组为结构化数据类型时，将为一维数组。每行都被解释为一个数组元素，并且使用的列数必须与数据类型中的字段数相匹配。

comments:str或sequence(可选)

此参数定义用于指示注释开始的字符或字符列表。默认情况下，它将为" ＃"。

delimiter:str(可选)

此参数定义用于分隔值的字符串。默认情况下，它将是任何空格。

链接：https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/numpy/numpy-loadtxt.html

来源：LearnFk无涯教程网

converters:dict(可选)

此参数将字典映射列号定义为将映射列转换为浮点数的函数。如果column()是日期字符串，则 converters = {0:datestr2num} 。此参数还用于提供丢失数据的默认值，例如 converters = {3:lambda s:float(s.strip()或0)} 。

skiprows:int(可选)

此参数用于跳过第一个" skiprows"，默认情况下，它将为0。

usecols:整数或序列(可选)

此参数定义要读取的列，第一个为0。

unpack:布尔(可选)

如果将此参数设置为true，则将转置返回的数组，以便可以使用 x，y，z = loadtxt(...)解压缩参数。将其与结构化数据类型一起使用时，将为每个字段返回数组。默认情况下，它将设置为False。

ndim:int(可选)

返回的数组将具有" ndmin"维。否则，它将挤压一维轴。合法值:0(默认)，1或2。

返回:out(ndarray)

它以ndarray的形式从文本文件中读取数据。

范例1:

import numpy as np
from io import StringIO
c = StringIO(u"0 1\n2 3")
c
np.loadtxt(c)

输出:

<_io.StringIO object at 0x000000000A4C3E48>
array([[0., 1.],
       	[2., 3.]])

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们还从 io 导入了 StringIO 。
• 我们已经声明了变量'c'并分配了StringIO()函数的返回值。
• 我们已在函数中传递了unicode数据。
• 最后，我们尝试打印 np.loadtxt()的返回值，并在其中传递文件或文件名。

在输出中，它以 ndarray 的形式显示文件的内容。

范例2:

import numpy as np
from io import StringIO
d = StringIO(u"M 21 72\nF 35 58")
np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})

输出:

array([('M', 21, 72.), ('F', 35, 58.)], dtype=[('gender', 'S1'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

范例3:

import numpy as np
from io import StringIO
c = StringIO(u"1,3,2\n3,5,4")
x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
x
y

输出:

array([1., 3.])
array([2., 4.])

在上面的代码中

• 我们导入了别名为np的numpy。
• 我们还从 io 导入了 StringIO 。
• 我们已经声明了变量'c'并分配了StringIO()函数的返回值。
• 我们已在函数中传递了unicode数据。
• 最后，我们尝试打印np.loadtxt的返回值，在其中我们传递了文件或文件名，将定界符，usecols和unpack设置为True。

在输出中，它显示文件的内容已经以ndarray的形式显示。