如何用 numpy 读取 Python 中的数值数据或文件？

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先决条件 : Numpy

NumPy 是一个通用的数组处理包。它提供了一个高性能多维数组对象和使用这些数组的工具。本文描述了如何使用 Numpy 从文件中读取数字数据。

数字数据可以以不同的文件格式呈现:

  • 数据可以保存在一个 txt 文件中，每行都有一个新的数据点。
  • 数据可以存储在 CSV(逗号分隔值)文件中。
  • 数据也可以存储在 TSV(制表符分隔值)文件中。

在文件中存储数据有多种方式，以上是一些最常用的数字数据存储格式。为了实现我们所需的功能，将使用 numpy 的 loadtxt() 功能。

语法: numpy.loadtxt(fname，dtype='float '，comments='# '，分隔符=None，转换器=None，skiprows=0，usecols=None，unpack=False，ndmin=0)

参数: fname : 要读取的文件、文件名或生成器。如果文件扩展名为。gz 或. bz2，文件首先被解压缩。请注意，生成器应该为 Python 3k 返回字节字符串。 数据类型:结果数组的数据类型；默认值:float。如果这是一个结构化的数据类型，结果数组将是一维的，并且每一行都将被解释为数组的一个元素。 分隔符:用于分隔值的字符串。默认情况下，这是任何空白。 转换器:将列号映射到将该列转换为浮点数的函数的字典。例如，如果列 0 是日期字符串:converters = {0: datestr2num}。默认值:无。 Skip prows:跳过第一个 Skip prows 的台词；默认值:0。

T1】返回:ndaray

方法

  • 导入模块
  • 加载文件
  • 读取数字数据
  • 打印检索到的数据。

下面给出了各种文件格式的一些实现:

下载所用数据文件的链接:

例 1: 从文本文件中读取数值数据

Python 3

# Importing libraries that will be used
import numpy as np

# Setting name of the file that the data is to be extracted from in python
filename = 'gfg_example1.txt'

# Loading file data into numpy array and storing it in variable called data_collected
data_collected = np.loadtxt(filename)

# Printing data stored
print(data_collected)

# Type of data
print(
    f'Stored in : {type(data_collected)} and data type is : {data_collected.dtype}')

输出:

示例 1 的输出

例 2: 从 CSV 文件中读取数值数据。

Python 3

# Importing libraries that will be used
import numpy as np

# Setting name of the file that the data is to be extracted from in python
# This is a comma separated values file
filename = 'gfg_example2.csv'

# Loading file data into numpy array and storing it in variable.
# We use a delimiter that basically tells the code that at every ',' we encounter,
# we need to treat it as a new data point.
# The data type of the variables is set to be int using dtype parameter.
data_collected = np.loadtxt(filename, delimiter=',', dtype=int)

# Printing data stored
print(data_collected)

# Type of data
print(
    f'Stored in : {type(data_collected)} and data type is : {data_collected.dtype}')

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