numpy.loadtxt

numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) [source]

Загрузка данных из текстового файла.

Каждая строка в текстовом файле должна содержать одинаковое количество значений.

Параметры:

fname : файл или строка 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. dtype : тип данных, необязательно 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 столбцов должно соответствовать количеству полей в типе данных. comments : строка или последовательность, необязательно Символы или список символов, используемых для обозначения начала комментария; по умолчанию: ‘#’. delimiter : строка, необязательно Строка, используемая для разделения значений. По умолчанию это любой пробел. converters : словарь, необязательно Словарь, сопоставляющий номер столбца с функцией, которая преобразует этот столбец в число с плавающей точкой. Например, если столбец 0 — строка даты: converters = {0: datestr2num}. Преобразователи также могут быть использованы для предоставления значения по умолчанию для отсутствующих данных (но см. также genfromtxt): converters = {3: lambda s: float(s.strip() or 0)}. По умолчанию: None. skiprows : целое число, необязательно Пропустить первые skiprows строки; по умолчанию: 0. usecols : последовательность, необязательно Какие столбцы читать, где 0 — первый. Например, usecols = (1,4,5) извлечет 2-й, 5-й и 6-й столбцы. По умолчанию, None, все столбцы считываются. unpack : bool, необязательно Если True, результирующий массив транспонируется, так что аргументы можно распаковать, используя x, y, z = loadtxt(...). При использовании со структурированным типом данных возвращаются массивы для каждого поля. По умолчанию False. ndmin : целое число, необязательно Возвращаемый массив будет иметь как минимум ndmin измерений. В противном случае одномерные оси будут сжаты. Допустимые значения: 0 (по умолчанию), 1 или 2. Новая в версии 1.6.0.

Возвращает:

out : ndarray Данные, считанные из текстового файла.

См. также

load, fromstring, fromregex

genfromtxt

Загрузка данных с обработкой пропущенных значений, как указано.

scipy.io.loadmat

считывает файлы данных MATLAB

Примечания

Эта функция предназначена для быстрого чтения просто отформатированных файлов. Функция genfromtxt предоставляет более сложную обработку, например, строк с пропущенными значениями.

Новая в версии 1.10.0.

Строки, созданные методом Python float.hex, могут использоваться в качестве входных данных для чисел с плавающей точкой.

Примеры

>>> from io import StringIO   # StringIO behaves like a file object
>>> c = StringIO("0 1\n2 3")
>>> np.loadtxt(c)
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.]])

>>> d = StringIO("M 21 72\nF 35 58")
>>> np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),
...                      'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})
array([('M', 21, 72.0), ('F', 35, 58.0)],
      dtype=[('gender', '|S1'), ('age', '<i4'), ('weight', '<f4')])

>>> c = StringIO("1,0,2\n3,0,4")
>>> x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
>>> x
array([ 1.,  3.])
>>> y
array([ 2.,  4.])