numpy.loadtxt

numpy.loadtxt(fname, dtype=<type 'float'>, 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, str или pathlib.Path Файл, имя файла или генератор для чтения. Если расширение имени файла .gz или .bz2, файл сначала распаковывается. Обратите внимание, что генераторы должны возвращать строковые значения байтов 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 : str или последовательность, необязательно Символы или список символов, используемые для обозначения начала комментария; по умолчанию: ‘#’. delimiter : str, необязательно Строка, используемая для разделения значений. По умолчанию это любой пробел. converters : dict, необязательно Словарь, сопоставляющий номер столбца с функцией, которая преобразует этот столбец в число с плавающей точкой. Например, если столбец 0 — это строка даты: converters = {0: datestr2num}. Преобразователи также могут использоваться 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 : int, необязательно Пропустить первые skiprows строки; по умолчанию: 0. usecols : int или последовательность, необязательно Столбцы для чтения, где 0 — первый. Например, usecols = (1,4,5) извлечет 2-й, 5-й и 6-й столбцы. По умолчанию, None, приводит к чтению всех столбцов. Новое в версии 1.11.0. Также, когда нужно прочитать один столбец, вместо кортежа можно использовать целое число. Например, usecols = 3 читает четвертый столбец так же, как usecols = (3,)`. unpack : bool, необязательно Если True, возвращаемый массив транспонируется, чтобы аргументы можно было распаковать с помощью x, y, z = loadtxt(...). При использовании со структурированным типом данных возвращаются массивы для каждого поля. По умолчанию False. ndmin : int, необязательно Возвращаемый массив будет иметь по крайней мере ndmin измерений. В противном случае одномерные оси будут сжаты. Допустимые значения: 0 (по умолчанию), 1 или 2. Новое в версии 1.6.0.

Возвращает:

out : ndarray Данные, прочитанные из текстового файла.

См. также

load, fromstring, fromregex

genfromtxt

Загрузка данных с обработкой пропущенных значений в соответствии со спецификацией.

scipy.io.loadmat

читает файлы данных MATLAB

Примечания

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

Новое в версии 1.10.0.

Строки, созданные методом Python float.hex, могут использоваться как вход 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.])