El mòdul numpy de Python proporciona una funció per carregar dades d'un fitxer de text. El mòdul numpy proporciona loadtxt() funció de ser un lector ràpid de fitxers de text senzills.
Nota: al fitxer de text, cada fila ha de tenir el mateix nombre de valors.
Sintaxi
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
Paràmetres
Aquests són els paràmetres següents a la funció numpy .loadtxt():
fname: fitxer, str o pathlib.Path
Aquest paràmetre defineix el fitxer, el nom del fitxer o el generador que cal llegir. En primer lloc, descompondrem el fitxer, si l'extensió del nom de fitxer és .gz i .bz2 . Després d'això, els generadors retornaran cadenes de bytes per Python 3k.
dtype: tipus de dades (opcional)
alfabet amb nombres
Aquest paràmetre defineix el tipus de dades per a la matriu resultant i, per defecte, el tipus de dades serà el flotant. La matriu resultant serà unidimensional quan sigui un tipus de dades estructurat. Cada fila s'interpreta com un element de matriu i el nombre de columnes utilitzades ha de coincidir amb el nombre de camps del tipus de dades.
comentaris: str o seqüència (opcional)
Aquest paràmetre defineix els caràcters o llista de caràcters utilitzats per indicar l'inici del comentari. Per defecte, serà ' # '.
delimitador: str (opcional)
Aquest paràmetre defineix la cadena utilitzada per separar valors. Per defecte, serà qualsevol espai en blanc.
convertidors: dict (opcional)
Aquest paràmetre defineix un número de columna de mapatge de diccionari a una funció que convertirà la columna assignada a flotant. Quan column() és una cadena de data, llavors convertidors={0:datestr2num} . Aquest paràmetre també s'utilitza per proporcionar un valor predeterminat per a les dades que falten convertidors= {3: lambda s: float(s.strip() o 0)} .
skiprows: int (opcional)
Aquest paràmetre s'utilitza per saltar els primers 'skiprows' i, per defecte, serà 0.
usecols: int o sequence (opcional)
Aquest paràmetre defineix les columnes a llegir, sent 0 la primera. Per exemple, usecols=(0, 3, 5) extreu l'1st, 4th, i 5thcolumna. De manera predeterminada, el seu valor és Cap, la qual cosa fa que totes les columnes es llegeixin. A la nova versió, podem utilitzar un nombre enter en comptes d'una tupla si volem llegir una sola columna.
desempaquetar: bool (opcional)
Si aquest paràmetre s'estableix en true, la matriu retornada es transposa, de manera que els arguments es poden desempaquetar utilitzant x, y, z =loadtxt(...) . Les matrius es tornen per a cada camp quan s'utilitza amb el tipus de dades estructurades. Per defecte, s'establirà en Fals.
ndim: int (opcional)
La matriu retornada tindrà dimensions 'ndmin'. En cas contrari, esprémer l'eix monodimensional. Valors legals: 0 (per defecte), 1 o 2.
Retorns: fora (ndarray)
Llegeix dades del fitxer de text en forma de ndarray.
Exemple 1:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
Sortida:
array([[0., 1.], [2., 3.]])
En el codi anterior
- Hem importat numpy amb el nom d'àlies np.
- També hem importat StringIO des de això .
- Hem declarat la variable 'c' i hem assignat el valor retornat de la funció StringIO().
- Hem passat les dades Unicode a la funció.
- Finalment, hem intentat imprimir el valor de retorn de np.loadtxt() en què hem passat el fitxer o el nom del fitxer.
A la sortida, mostra el contingut del fitxer en forma de ndarray .
Exemple 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')}) Sortida:
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'),> Sortida:
array([1., 3.]) array([2., 4.])
En el codi anterior
- Hem importat numpy amb el nom d'àlies np.
- També hem importat StringIO des de això .
- Hem declarat la variable 'c' i hem assignat el valor retornat de la funció StringIO().
- Hem passat les dades Unicode a la funció.
- Finalment, vam intentar imprimir el valor de retorn de np.loadtxt en què vam passar el fitxer o el nom del fitxer, vam establir el delimitador, usecols i descomprimim a True.
A la sortida, mostra que el contingut del fitxer s'ha mostrat en forma de ndarray.
matriu dinàmica java