Создание массива NumPy: функция loadtxt ()
функция loadtxt ()
Функция loadtxt () используется для загрузки данных из текстового файла.
Каждая строка в текстовом файле должна иметь одинаковое количество значений.
Синтаксис:
numpy.loadtxt (fname, dtype = <class 'float'7gt ;, comments =' # ', разделитель = нет, конвертеры = нет, skiprows = 0, usecols = None, распаковать = False, ndmin = 0, encoding =' байты «)
Версия: 1.15.0
Параметр:
| название | Описание | Необходимые / Необязательный |
|---|---|---|
| Fname | Файл, имя файла или генератор для чтения. Если расширение имени файла .gz или .bz2, файл сначала распаковывается. Обратите внимание, что генераторы должны возвращать байтовые строки для Python 3k | необходимые |
| DTYPE | Тип данных результирующего массива; по умолчанию: float. Если это структурированный тип данных, результирующий массив будет одномерным, и каждая строка будет интерпретироваться как элемент массива. В этом случае количество используемых столбцов должно соответствовать количеству полей в типе данных. | Необязательный |
| Комментарии | Символы или список символов, используемых для обозначения начала комментария. Ни один не подразумевает никаких комментариев. Для обратной совместимости байтовые строки будут декодированы как 'latin1'. По умолчанию это «#». | Необязательный |
| ограничитель | Строка, используемая для разделения значений. Для обратной совместимости байтовые строки будут декодированы как 'latin1'. По умолчанию используется пробел. | Необязательный |
| преобразователи | Словарь сопоставляет номер столбца с функцией, которая будет анализировать строку столбца в требуемое значение. Например, если столбец 0 является строкой даты: converters = {0: datestr2num}. Конвертеры также можно использовать для предоставления значения по умолчанию для пропущенных данных (но см. Также genfromtxt): converters = {3: lambda s: float (s. Strip () или 0)}. По умолчанию: нет. | необязательный |
| SkipRows | Пропустить первые строки пропуска; по умолчанию: 0 | необязательный |
| usecols | Какие столбцы читать, с 0 первым. Например, usecols = (1,4,5) извлечет 2-й, 5-й и 6-й столбцы. По умолчанию None, все столбцы читаются. Изменено в версии 1.11.0: Когда нужно прочитать один столбец, можно использовать целое число вместо кортежа. Например, usecols = 3 читает четвертый столбец так же, как и usecols = (3,) | необязательный |
| распаковывать | Если True, возвращенный массив транспонируется, так что аргументы могут быть распакованы с использованием x, y, z = loadtxt (...). При использовании со структурированным типом данных массивы возвращаются для каждого поля. По умолчанию это False. | необязательный |
| ndmin | Возвращенный массив будет иметь как минимум размеры ndmin. В противном случае одномерные оси будут сжаты. Допустимые значения: 0 (по умолчанию), 1 или 2. Новое в версии 1.6.0. | необязательный |
| кодирование | Кодировка, используемая для декодирования входного файла. Не относится к входным потокам. Специальное значение 'bytes' включает обходные пути обратной совместимости, которые гарантируют, что вы получите байтовые массивы как результаты, если это возможно, и передадут закодированные строки 'latin1' в преобразователи. Переопределите это значение, чтобы получать массивы Unicode и передавать строки в качестве входных данных для преобразователей. Если установлено значение Нет, используется системное значение по умолчанию. Значением по умолчанию является «байты». Новое в версии 1.14.0. | необязательный |
Возвращаемое значение:
[Ndarray]
Данные читаются из текстового файла
Пример 1: метод NumPy.loadtxt ()
>>> import numpy as np
>>> from io import StringIO
>>> a = StringIO(u"0 1\n2 3")
>>> np.loadtxt(a)
array([[ 0., 1.],
[ 2., 3.]])
Иллюстрированная презентация:
Пример 2: метод NumPy.loadtxt ()
>>> import numpy as np
>>> from io import StringIO
>>> b = StringIO(u"M 45 85\nF 36 47")
>>> np.loadtxt(b, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'), 'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})
array([(b'M', 45, 85.0), (b'F', 36, 47.0)],
dtype=[('gender', 'S1'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])
Python - NumPy Code Editor:
Предыдущая: fromstring ()
Далее: Числовые диапазоны arange ()
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования
disqus2code