numpy中loadtxt 的用法详解_Python

numpy中loadtxt 的用法详解

2021-03-26 00:09ChangChun_He Python

这篇文章主要介绍了numpy中loadtxt 的用法详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

numpy中有两个函数可以用来读取文件，主要是txt文件, 下面主要来介绍这两个函数的用法

第一个是loadtxt, 其一般用法为

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

上面给出了loadtxt所有的关键字参数, 这里我们可以来一一解释并给出示例

这里我们使用的是jupyter notebook, 可以实现交互式的界面操作

									%%writefile test.txt # 这是用来写入文件的代码

									1 2 3 4 

									2 3 4 5

									3 4 5 6

									4 5 6 7

首先给出最简单的loadtxt的代码

									import numpy as np

									a = np.loadtxt('test.txt')#最普通的loadtxt

									print(a)

实际上就是直接写文件名, 其他关键字参数都是默认的。输出为

[[1. 2. 3. 4.]
[2. 3. 4. 5.]
[3. 4. 5. 6.]
[4. 5. 6. 7.]]

a为浮点数的原因为Python默认的数字的数据类型为双精度浮点数

									%%writefile test.txt

									A B C

									1 2 3

									4 5 6

									7 8 9

									a = np.loadtxt('test1.txt', skiprows=1, dtype=int)

									print(a)

这里的skiprows是指跳过前1行, 如果设置skiprows=2, 就会跳过前两行, 这里的输出为

[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

									%%writefile test.txt

									A B C

									1 2 3

									# AAA

									4 5 6

									7 8 9

									a = np.loadtxt('test2.txt', dtype=int, skiprows=1, comments='#')

									print(a)

这里的comment的是指, 如果行的开头为#就会跳过该行，这里输出为

[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

									%%writefile test.txt

									A B C

									1, 2, 3

									# AA AAA

									4, 5, 6

									7, 8, 9

									(a, b) = np.loadtxt('test.txt', dtype=int, skiprows=1, comments='#', delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)

									print(a, b)

这里的usecols是指只使用0,2两列, unpack是指会把每一列当成一个向量输出, 而不是合并在一起。

[1 4 7] [3 6 9]

最后介绍converters参数, 这个是对数据进行预处理的参数, 我们可以先定义一个函数，这里的converters是一个字典, 表示第零列使用函数add_one来进行预处理

									def add_one(x):

									return int(x)+1#注意到这里使用的字符的数据结构

									(a, b) = np.loadtxt('test.txt', dtype=int, skiprows=1, converters={0:add_one}, comments='#', delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)

									print(a, b)