Модуль numpy Python надає функцію для завантаження даних із текстового файлу. Модуль numpy забезпечує loadtxt() функція для швидкого читання простих текстових файлів.
Примітка. У текстовому файлі кожен рядок має мати однакову кількість значень.
Синтаксис
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
Параметри
Це такі параметри у функції numpy .loadtxt():
np.mean
fname: файл, str або pathlib.Path
Цей параметр визначає файл, назву файлу або генератор для читання. По-перше, ми розкладемо файл, якщо розширення імені файлу є .gz і .bz2 . Після цього генератори повернуть рядки байтів для Python 3 тис.
dtype: тип даних (необов'язково)
Цей параметр визначає тип даних для результуючого масиву, і за замовчуванням типом даних буде float. Отриманий масив буде одновимірним, якщо це структурований тип даних. Кожен рядок інтерпретується як елемент масиву, а кількість використовуваних стовпців має збігатися з кількістю полів у типі даних.
коментарі: str або послідовність (необов'язково)
Цей параметр визначає символи або список символів, які використовуються для позначення початку коментаря. За замовчуванням це буде ' # '.
роздільник: str (необов'язково)
Цей параметр визначає рядок, який використовується для розділення значень. За замовчуванням це буде будь-який пробіл.
конвертери: dict (необов'язково)
Цей параметр визначає номер стовпця зіставлення словника з функцією, яка перетворюватиме зіставлений стовпець на число з плаваючою точкою. Коли column() є рядком дати, тоді converters={0:datestr2num} . Цей параметр також використовується для надання значення за замовчуванням для відсутніх даних як converters= {3: лямбда s: float(s.strip() або 0)} .
skiprows: int (необов'язково)
Цей параметр використовується для пропуску перших «skiprows», і за замовчуванням він буде 0.
що таке s у python
usecols: int або послідовність (необов'язково)
Цей параметр визначає стовпці для читання, де 0 є першим. Наприклад, usecols=(0, 3, 5) витягне 1вул, 4тисі 5тисколонка. За замовчуванням його значенням є None, що призводить до читання всіх стовпців. У новій версії ми можемо використовувати ціле число замість кортежу, якщо хочемо прочитати один стовпець.
aes проти des
розпакувати: bool (необов'язково)
Якщо для цього параметра встановлено значення true, то повернутий масив транспонується, так що аргументи можна розпакувати за допомогою x, y, z =loadtxt(...) . Масиви повертаються для кожного поля, якщо воно використовується зі структурованим типом даних. За замовчуванням буде встановлено значення False.
ndim: int (необов'язково)
Повернений масив матиме розміри «ndmin». В іншому випадку він стисне одновимірну вісь. Правові значення: 0 (за замовчуванням), 1 або 2.
Повертає: out(ndarray)
Він читає дані з текстового файлу у формі ndarray.
приклад 1:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
Вихід:
array([[0., 1.], [2., 3.]])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми також імпортували StringIO від це .
- Ми оголосили змінну 'c' і присвоїли повернуте значення функції StringIO().
- Ми передали дані Unicode у функцію.
- Нарешті, ми спробували надрукувати повернуте значення np.loadtxt() в якому ми передали файл або назву файлу.
У вихідних даних він показує вміст файлу у формі ndarray .
приклад 2:
import numpy as np from io import StringIO d = StringIO(u'M 21 72
F 35 58') np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),'formats': ('S1', 'i4', 'f4')}) Вихід:
альтернатива mylivecricket
array([('M', 21, 72.), ('F', 35, 58.)], dtype=[('gender', 'S1'), ('age', ' <i4'), ('weight', '<f4')]) < pre> <h3>Example 3:</h3> <pre> import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'1,3,2
3,5,4') x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True) x y </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([1., 3.]) array([2., 4.]) </pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have also imported <strong>StringIO</strong> from <strong>io</strong> . </li> <li>We have declared the variable 'c' and assigned the returned value of the StringIO() function.</li> <li>We have passed the unicode data in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the return value of np.loadtxt in which we passed the file or filename, set delimiter, usecols, and unpack to True.</li> </ul> <p>In the output, it displays the content of the file has been shown in the form of ndarray.</p> <hr></i4'),> Вихід:
array([1., 3.]) array([2., 4.])
У наведеному вище коді
- Ми імпортували numpy з псевдонімом np.
- Ми також імпортували StringIO від це .
- Ми оголосили змінну 'c' і присвоїли повернуте значення функції StringIO().
- Ми передали дані Unicode у функцію.
- Нарешті, ми спробували надрукувати повернене значення np.loadtxt, у якому ми передали файл або назву файлу, встановили розділювач, usecols і розпакували на True.
У вихідних даних він відображає вміст файлу, який було показано у формі ndarray.