Modulul numpy din Python oferă o funcție de încărcare a datelor dintr-un fișier text. Modulul numpy oferă loadtxt() funcția de a fi un cititor rapid pentru fișiere text simple.
Notă: În fișierul text, fiecare rând trebuie să aibă același număr de valori.
Sintaxă
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
Parametrii
Aceștia sunt următorii parametri în funcția numpy .loadtxt():
fname: fișier, str sau pathlib.Path
Acest parametru definește fișierul, numele fișierului sau generatorul de citit. În primul rând, vom descompune fișierul, dacă extensia numelui de fișier este .gz și .bz2 . După aceea, generatoarele vor returna șiruri de octeți pentru Piton 3k.
dtype: tip de date (opțional)
Acest parametru definește tipul de date pentru matricea rezultată și, implicit, tipul de date va fi float. Matricea rezultată va fi unidimensională atunci când este un tip de date structurat. Fiecare rând este interpretat ca un element de matrice, iar numărul de coloane utilizate trebuie să se potrivească cu numărul de câmpuri din tipul de date.
comentarii: str sau secvență (opțional)
sortare cu bule
Acest parametru definește caracterele sau lista de caractere utilizate pentru a indica începutul comentariului. În mod implicit, va fi „ # '.
delimitator: str (opțional)
Acest parametru definește șirul utilizat pentru separarea valorilor. În mod implicit, va fi orice spațiu alb.
convertoare: dict (opțional)
linux $home
Acest parametru definește un număr de coloană de mapare a dicționarului într-o funcție care va converti coloana mapată în float. Când column() este un șir de dată atunci convertoare={0:datestr2num} . Acest parametru este, de asemenea, utilizat pentru a furniza o valoare implicită pentru datele lipsă ca convertoare= {3: lambda s: float(s.strip() sau 0)} .
skiprows: int (opțional)
Acest parametru este folosit pentru a sări peste primele „skiprows” și, implicit, va fi 0.
usecols: int sau sequence (opțional)
Acest parametru definește coloanele de citit, cu 0 fiind prima. De exemplu, usecols=(0, 3, 5) va extrage 1Sf, 4th, și 5thcoloană. În mod implicit, valoarea sa este None, ceea ce duce la citirea tuturor coloanelor. În noua versiune, putem folosi un număr întreg în loc de un tuplu dacă vrem să citim o singură coloană.
despachetați: bool (opțional)
Dacă acest parametru este setat la adevărat, atunci matricea returnată este transpusă, astfel încât argumentele pot fi despachetate folosind x, y, z =loadtxt(...) . Matricele sunt returnate pentru fiecare câmp atunci când îl utilizați cu tipul de date structurat. În mod implicit, va fi setat la Fals.
ndim: int (opțional)
Matricea returnată va avea dimensiuni „ndmin”. În caz contrar, va strânge axa monodimensională. Valori legale: 0 (implicit), 1 sau 2.
Returnări: out(ndarray)
Citește datele din fișierul text sub forma unui ndarray.
Exemplul 1:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
Ieșire:
array([[0., 1.], [2., 3.]])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am importat și noi StringIO din acest .
- Am declarat variabila „c” și am atribuit valoarea returnată a funcției StringIO().
- Am transmis datele unicode în funcție.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea returnată a np.loadtxt() în care am trecut fișierul sau numele fișierului.
În rezultat, arată conținutul fișierului sub formă de ndarray .
Exemplul 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')}) Ieșire:
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'),> Ieșire:
c++ int la șir
array([1., 3.]) array([2., 4.])
În codul de mai sus
- Am importat numpy cu numele de alias np.
- Am importat și noi StringIO din acest .
- Am declarat variabila „c” și am atribuit valoarea returnată a funcției StringIO().
- Am transmis datele unicode în funcție.
- În cele din urmă, am încercat să tipărim valoarea returnată a lui np.loadtxt în care am trecut fișierul sau numele fișierului, am stabilit delimiter, usecols și am despachetat la True.
În ieșire, afișează conținutul fișierului a fost afișat sub formă de ndarray.