NumPy numpy.loadtxt() Función

1. La sintaxis de numpy.loadtxt():
2. Códigos de ejemplo: NumPy lee el archivo txt usando la función numpy.loadtxt()
3. Códigos de ejemplo: Establece el parámetro dtype en la función numpy.loadtxt() mientras lee el archivo txt
4. Códigos de ejemplo: Establece el parámetro delimiter en numpy.loadtxt() Funciona mientras lee los archivos txt
5. Códigos de ejemplo: Establecer el parámetro usecols en numpy.loadtxt() Función mientras se lee el archivo txt
6. Códigos de ejemplo: Ponga el parámetro unpack en numpy.loadtxt (función mientras lee los archivos txt)

La función Python Numpy numpy.loadtxt() carga datos de un archivo de texto y proporciona un enfoque rápido para archivos de texto simples.

La sintaxis de numpy.loadtxt():

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

Parámetros

Retorna

Uno array N-dimensional leída desde el archivo txt.

Códigos de ejemplo: NumPy lee el archivo txt usando la función numpy.loadtxt()

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
a = np.loadtxt(f) 

print("The loaded array is:")
  
print(a)

Producción:

 The loaded array is:
[[ 3.  6.  8.]
 [12.  9.  1.]
 [ 2.  3.  4.]]

Carga el archivo txt en el array NumPy.

Aquí, StringIO actúa como un objeto de archivo.

También podemos proporcionar la ruta del archivo como un argumento para la función np.loadtxt usando tanto rutas absolutas como relativas.

Códigos de ejemplo: Establece el parámetro dtype en la función numpy.loadtxt() mientras lee el archivo txt

Por defecto, el tipo de datos de los valores de el array leídos de un archivo txt es float. Podemos establecer manualmente el tipo de datos de los elementos usando el parámetro dtype.

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
a = np.loadtxt(f,dtype="int") 

print("The loaded array is:")
  
print(a)

Producción:

The loaded array is:
[[ 3  6  8]
 [12  9  1]
 [ 2  3  4]]

El código anterior carga todos los elementos en un array desde un archivo txt como números enteros.

Códigos de ejemplo: Establece el parámetro delimiter en numpy.loadtxt() Funciona mientras lee los archivos txt

Por defecto, el delimiter para separar los valores es el espacio en blanco. Podemos establecer manualmente el delimiter usando el parámetro delimiter.

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3, 6, 8 \n12, 9, 1 \n 2, 3, 4") 
a = np.loadtxt(f,dtype="int",delimiter=",") 

print("The loaded array is:")
  
print(a) 

Producción:

The loaded array is:
[[ 3  6  8]
 [12  9  1]
 [ 2  3  4]]

Como los valores del archivo txt están separados por ,, tenemos que usar , como delimitador para separar los valores mientras se lee del archivo txt en el array.

Códigos de ejemplo: Establecer el parámetro usecols en numpy.loadtxt() Función mientras se lee el archivo txt

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
a = np.loadtxt(f,dtype="int",usecols =(0, 1)) 

print("The loaded array is:")
  
print(a)  

Producción:

The loaded array is:
[[ 3  6]
 [12  9]
 [ 2  3]]

El usecols especifica qué columnas se leerán del archivo txt.

Sólo lee la primera y la segunda columna del archivo txt en el array.

Códigos de ejemplo: Ponga el parámetro unpack en numpy.loadtxt (función mientras lee los archivos txt)

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
(x,y,z) = np.loadtxt(f,dtype="int",unpack=True) 

print(x)
print(y)
print(z) 

Producción:

[ 3 12  2]
[6 9 3]
[8 1 4]

Transpone el array y desempaqueta las filas de el array transpuesta en variables específicas.