NumPy numpy.loadtxt() 函数
Suraj Joshi
2023年1月30日
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numpy.loadtxt()的语法 -
示例代码: NumPy 使用
numpy.loadtxt()函数读取txt文件 -
示例代码：在
numpy.loadtxt()函数中设置dtype参数读取txt文件 -
示例代码：读取
txt文件时在numpy.loadtxt()函数中设置delimiter参数 -
示例代码：在读取
txt文件时，在numpy.loadtxt()函数中设置usecols参数 -
示例代码在读取
txt文件时在numpy.loadtxt()函数中设置unpack参数
Python Numpy numpy.loadtxt() 函数从文本文件中加载数据，并为简单的文本文件提供了快速方法。
numpy.loadtxt() 的语法
numpy.loadtxt(fname,
dtype= < class 'float' > ,
comments='#',
delimiter=None,
converters=None,
skiprows=0,
usecols=None,
unpack=False,
ndmin=0,
encoding='bytes',
max_rows=None)
参数
fname |
要导入的 txt 文件的路径 |
dtype |
结果数组的数据类型 |
comments |
用来表示评论开始的字符或字符列表 |
delimiter |
用于解析 txt 文件内容的定界符 |
converters |
字典将列号映射到一个函数，该函数将把列的字符串解析成所需的值。 |
skiprows |
跳过哪一行 |
usecols |
要读取的列索引 |
unpack |
对返回的数组进行转置，因此可以使用 x, y, z = loadtxt(...) 对参数进行解包。[unpack=True]。 |
ndim |
返回数组的最小维数 |
encoding |
用于解码输入文件的编码 |
max_rows |
读取 skiprows 行后的最大行数 |
返回值
从 txt 文件中读取的 N 维数组。
示例代码: NumPy 使用 numpy.loadtxt() 函数读取 txt 文件
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)
输出：
The loaded array is:
[[ 3. 6. 8.]
[12. 9. 1.]
[ 2. 3. 4.]]
它将 txt 文件加载到 NumPy 数组中。
这里，StringIO 的作用就像一个文件对象。
我们也可以提供 file path 作为参数给 np.loadtxt 函数，使用绝对和相对路径。
示例代码：在 numpy.loadtxt() 函数中设置 dtype 参数读取 txt 文件
默认情况下，从文本文件中读取的数组值的数据类型是 float，我们可以使用 dtype 参数手动设置元素的数据类型。我们可以使用 dtype 参数手动设置元素的数据类型。
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)
输出：
The loaded array is:
[[ 3 6 8]
[12 9 1]
[ 2 3 4]]
上面的代码将所有从 txt 文件中读取的元素以整数形式加载到数组中。
示例代码：读取 txt 文件时在 numpy.loadtxt() 函数中设置 delimiter 参数
默认情况下，分隔数值的定界符是一个空白符，我们可以使用 delimiter 参数手动设置定界符。
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)
输出：
The loaded array is:
[[ 3 6 8]
[12 9 1]
[ 2 3 4]]
由于上面 txt 文件的值用 , 隔开，因此当从 txt 文件读取到数组中时，我们必须使用 , 作为分隔符来分隔值。
示例代码：在读取 txt 文件时，在 numpy.loadtxt() 函数中设置 usecols 参数
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)
输出：
The loaded array is:
[[ 3 6]
[12 9]
[ 2 3]]
usecols 指定从 txt 文件中读取哪些列。
它只从 txt 文件中读取第 1 列和第 2 列到数组中。
示例代码在读取 txt 文件时在 numpy.loadtxt() 函数中设置 unpack 参数
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)
输出：
[ 3 12 2]
[6 9 3]
[8 1 4]
它将数组进行转置，并将转置后的数组行解包到指定的变量中。
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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