Функция loadtxt
Функция loadtxt загружает данные из текстового файла
в массив NumPy. Первым параметром функция принимает
имя файла или файловый объект. Вторым параметром можно
задать тип данных элементов. Третьим параметром можно
указать разделитель колонок.
Функция автоматически определяет количество колонок
по первой строке данных. Пропущенные значения не
поддерживаются, для их обработки используйте функцию
genfromtxt.
Синтаксис
np.loadtxt(fname, [dtype=float], [delimiter=None],
[skiprows=0], [usecols=None], [encoding='bytes'])
Пример с файлом данных
Создадим текстовый файл с данными и загрузим его в массив:
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12 13 14 15
import numpy as np
arr = np.loadtxt('data.txt')
print(arr)
Результат выполнения кода:
[[ 1. 2. 3. 4. 5.]
[ 6. 7. 8. 9. 10.]
[11. 12. 13. 14. 15.]]
Пример с разделителем
Загрузим данные из CSV-файла с разделителем-запятой:
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
11,12,13,14,15
import numpy as np
arr = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
print(arr)
Результат выполнения кода:
[[ 1. 2. 3. 4. 5.]
[ 6. 7. 8. 9. 10.]
[11. 12. 13. 14. 15.]]
Пример с пропуском строк
Пропустим первую строку с заголовками и загрузим данные:
X Y Z
1 2 3
4 5 6
7 8 9
import numpy as np
arr = np.loadtxt('data_header.txt', skiprows=1)
print(arr)
Результат выполнения кода:
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]
Пример с выбором колонок
Загрузим только первую и третью колонки из файла:
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
import numpy as np
arr = np.loadtxt('columns.txt', usecols=(0, 2))
print(arr)
Результат выполнения кода:
[[ 1. 3.]
[ 5. 7.]
[ 9. 11.]]
Пример с указанием типа данных
Загрузим данные с типом целых чисел:
10 20 30
40 50 60
70 80 90
import numpy as np
arr = np.loadtxt('integers.txt', dtype=int)
print(arr)
Результат выполнения кода:
[[10 20 30]
[40 50 60]
[70 80 90]]
Смотрите также
-
функцию
savetxt,
которая сохраняет массив в текстовый файл -
функцию
genfromtxt,
которая загружает данные с поддержкой пропущенных значений -
функцию
load,
которая загружает массив из бинарного файла .npy -
функцию
fromfile,
которая загружает данные из бинарного файла