Funzione Numpy numpy.loadtxt()

1. Sintassi di numpy.loadtxt():
2. Codici di esempio: NumPy legge il file txt usando la funzione numpy.loadtxt()
3. Codici di esempio: imposta il parametro dtype nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura del file txt
4. Codici di esempio: imposta il parametro delimiter nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura dei file txt
5. Codici di esempio: imposta il parametro usecols nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura del file txt
6. Codici di esempio: imposta il parametro unpack nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura dei file txt

La funzione Python Numpy numpy.loadtxt() carica i dati da un file di testo e fornisce un approccio veloce per semplici file di testo.

Sintassi di 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)

Parametri

Ritorno

Array N-dimensionale letto dal file txt.

Codici di esempio: NumPy legge il file txt usando la funzione 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)

Produzione:

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

Carica il file txt nell’array NumPy.

Qui, StringIO agisce come un oggetto file.

Possiamo anche fornire il percorso del file come argomento alla funzione np.loadtxt utilizzando percorsi sia assoluti che relativi.

Codici di esempio: imposta il parametro dtype nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura del file txt

Per impostazione predefinita, il tipo di dati dei valori dell’array letto da un file txt è float. Possiamo impostare manualmente il tipo di dati degli elementi utilizzando il parametro 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)

Produzione:

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

Il codice precedente carica tutti gli elementi in un array dal file txt come numeri interi.

Codici di esempio: imposta il parametro delimiter nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura dei file txt

Per impostazione predefinita, il delimiter per separare i valori è uno spazio bianco. Possiamo impostare manualmente delimiter utilizzando il parametro 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) 

Produzione:

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

Poiché i valori del file txt sono separati da ,, dobbiamo usare , come delimitatore per separare i valori durante la lettura dal file txt nell’array.

Codici di esempio: imposta il parametro usecols nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura del file 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)  

Produzione:

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

L ‘usecols specifica quali colonne devono essere lette dal file txt.

Legge solo la prima e la seconda colonna dal file txt nell’array.

Codici di esempio: imposta il parametro unpack nella funzione numpy.loadtxt() durante la lettura dei file 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) 

Produzione:

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

Traspone l’array e decomprime le righe dell’array trasposto in variabili specificate.