Модулът numpy на Python предоставя функция за зареждане на данни от текстов файл. Модулът numpy предоставя loadtxt() функция за бърз четец на прости текстови файлове.
Забележка: В текстовия файл всеки ред трябва да има еднакъв брой стойности.
Синтаксис
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
Параметри
Това са следните параметъри във функцията numpy .loadtxt():
fname: файл, str или pathlib.Path
Този параметър определя файла, името на файла или генератора за четене. Първо, ще разложим файла, ако разширението на името на файла е .gz и .bz2 . След това генераторите ще върнат байтови низове за Python 3k.
dtype: тип данни (по избор)
сортиране на мехурчета
Този параметър дефинира типа данни за резултантния масив и по подразбиране типът данни ще бъде float. Полученият масив ще бъде едномерен, когато е структуриран тип данни. Всеки ред се интерпретира като елемент от масив и броят на използваните колони трябва да съвпада с броя на полетата в типа данни.
коментари: str или последователност (по избор)
Този параметър дефинира знаците или списъка със знаци, използвани за указване на началото на коментара. По подразбиране ще бъде ' # '.
разделител: str (по избор)
Този параметър дефинира низа, използван за разделяне на стойности. По подразбиране това ще бъде всяко празно пространство.
конвертори: dict (по избор)
Този параметър дефинира номер на колона за картографиране на речника към функция, която ще преобразува картографираната колона в числото с плаваща единица. Когато column() е низ от дата, тогава конвертори={0:datestr2num} . Този параметър се използва и за предоставяне на стойност по подразбиране за липсващи данни като конвертори= {3: ламбда s: float(s.strip() или 0)} .
skiprows: int (по избор)
Този параметър се използва за пропускане на първите 'skiprows' и по подразбиране ще бъде 0.
char tostring java
usecols: int или последователност (по избор)
css удебелен
Този параметър определя колоните за четене, като 0 е първата. Например usecols=(0, 3, 5) ще извлече 1ул, 4thи 5thколона. По подразбиране стойността му е None, което води до четене на всички колони. В новата версия можем да използваме цяло число вместо кортеж, ако искаме да прочетем една колона.
разопаковане: bool (по избор)
Ако този параметър е зададен на true, тогава върнатият масив се транспонира, така че аргументите могат да бъдат разопаковани с x, y, z =loadtxt(...) . Масивите се връщат за всяко поле, когато се използва със структурирания тип данни. По подразбиране ще бъде зададено False.
ndim: int (по избор)
Върнатият масив ще има размери 'ndmin'. В противен случай ще притисне мономерната ос. Правни стойности: 0 (по подразбиране), 1 или 2.
Връща: out(ndarray)
Той чете данни от текстовия файл под формата на ndarray.
Пример 1:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
Изход:
array([[0., 1.], [2., 3.]])
В горния код
- Импортирахме numpy с псевдоним np.
- Имаме и внос StringIO от това .
- Декларирахме променливата 'c' и присвоихме върнатата стойност на функцията StringIO().
- Предадохме Unicode данните във функцията.
- Накрая се опитахме да отпечатаме върнатата стойност на np.loadtxt() в който сме предали файла или името на файла.
В изхода той показва съдържанието на файла под формата на ndarray .
Пример 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')}) Изход:
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'),> Изход:
array([1., 3.]) array([2., 4.])
В горния код
- Импортирахме numpy с псевдоним np.
- Имаме и внос StringIO от това .
- Декларирахме променливата 'c' и присвоихме върнатата стойност на функцията StringIO().
- Предадохме Unicode данните във функцията.
- И накрая, опитахме да отпечатаме върнатата стойност на np.loadtxt, в която подадохме файла или името на файла, зададохме разделител, usecols и разопаковахме на True.
В изхода той показва съдържанието на файла, който е показан под формата на ndarray.
какво е хибернация