Funktion numpy numpy.loadtxt()

1. Syntax der Funktion numpy.loadtxt():
2. Beispiel-Codes: NumPy Lesen der txt-Datei mit der Funktion numpy.loadtxt()
3. Beispiel-Codes: Setzen Sie den Parameter dtype in der Funktion numpy.loadtxt() während des Lesens der Datei txt
4. Beispiel-Codes: Setzen des delimiter Parameters in der numpy.loadtxt() Funktion beim Lesen von txt Dateien
5. Beispiel-Codes: Setzen Sie den Parameter usecols in der Funktion numpy.loadtxt() während des Lesens der txt-Datei
6. Beispiel-Codes: unpack Parameter in der numpy.loadtxt() Funktion beim Lesen von txt Dateien setzen

Die Python-Funktion Numpy numpy.loadtxt() lädt Daten aus einer Textdatei und bietet einen schnellen Ansatz für einfache Textdateien.

Syntax der Funktion numpy.loadtxt():

numpy.loadtxt(fname,
              dtype= < class 'float' > ,
              comments='#',
              delimiter=None,
              converters=None,
              skiprows=0,
              usecols=None,
              unpack=False,
              ndmin=0,
              encoding='bytes',
              max_rows=None)

Parameter

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N-dimensionales Array, das aus der txt-Datei gelesen wird.

Beispiel-Codes: NumPy Lesen der txt-Datei mit der Funktion numpy.loadtxt()

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
a = np.loadtxt(f) 

print("The loaded array is:")
  
print(a)

Ausgabe:

 The loaded array is:
[[ 3.  6.  8.]
 [12.  9.  1.]
 [ 2.  3.  4.]]

Es lädt die txt Datei in das NumPy-Array.

Hier verhält sich StringIO wie ein Dateiobjekt.

Wir können den Dateipfad auch als Argument für die Funktion np.loadtxt angeben, indem wir sowohl absolute als auch relative Pfade verwenden.

Beispiel-Codes: Setzen Sie den Parameter dtype in der Funktion numpy.loadtxt() während des Lesens der Datei txt

Standardmäßig ist der Datentyp der Werte eines Arrays, die aus einer txt-Datei gelesen werden, float. Wir können den Datentyp von Elementen manuell mit dem Parameter dtype einstellen.

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
a = np.loadtxt(f,dtype="int") 

print("The loaded array is:")
  
print(a)

Ausgabe:

The loaded array is:
[[ 3  6  8]
 [12  9  1]
 [ 2  3  4]]

Der obige Code lädt alle Elemente als ganze Zahlen in ein Array aus einer txt-Datei.

Beispiel-Codes: Setzen des delimiter Parameters in der numpy.loadtxt() Funktion beim Lesen von txt Dateien

Standardmäßig ist der Begrenzer zur Trennung der Werte Whitespace. Wir können den Delimiter manuell mit dem Parameter Delimiter setzen.

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3, 6, 8 \n12, 9, 1 \n 2, 3, 4") 
a = np.loadtxt(f,dtype="int",delimiter=",") 

print("The loaded array is:")
  
print(a) 

Ausgabe:

The loaded array is:
[[ 3  6  8]
 [12  9  1]
 [ 2  3  4]]

Da die Werte der txt-Datei durch , getrennt sind, müssen wir , als Begrenzer benutzen, um die Werte beim Lesen aus der txt-Datei in das Array zu trennen.

Beispiel-Codes: Setzen Sie den Parameter usecols in der Funktion numpy.loadtxt() während des Lesens der txt-Datei

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
a = np.loadtxt(f,dtype="int",usecols =(0, 1)) 

print("The loaded array is:")
  
print(a)  

Ausgabe:

The loaded array is:
[[ 3  6]
 [12  9]
 [ 2  3]]

Die usecols geben an, welche Spalten aus der txt-Datei gelesen werden sollen.

Es liest nur die 1. und 2. Spalte aus der txt Datei in das Array ein.

Beispiel-Codes: unpack Parameter in der numpy.loadtxt() Funktion beim Lesen von txt Dateien setzen

import numpy as np
  
from io import StringIO    
  
f = StringIO("3 6 8 \n12 9 1 \n 2 3 4") 
(x,y,z) = np.loadtxt(f,dtype="int",unpack=True) 

print(x)
print(y)
print(z) 

Ausgabe:

[ 3 12  2]
[6 9 3]
[8 1 4]

Es transponiert das Array und entpackt die Zeilen des transponierten Arrays in angegebene Variablen.