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, *, like=None) [source]

Загрузка данных из текстового файла.

Каждая строка в текстовом файле должна содержать одинаковое количество значений.

Параметры

fnamefile, str, or pathlib.Path

Файл, имя файла или генератор для чтения. Если расширение имени файла .gz или .bz2, файл предварительно распаковывается. Обратите внимание, что генераторы должны возвращать байтовые строки.

dtypedata-type, optional

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.

commentsstr or sequence of str, optional

Символы или список символов, используемые для обозначения начала комментария. None подразумевает отсутствие комментариев. Для обратной совместимости байтовые строки будут декодированы как «latin1». По умолчанию — «#».

delimiterstr, optional

Строка, используемая для разделения значений. Для обратной совместимости байтовые строки будут декодированы как «latin1». По умолчанию — пробелы.

convertersdict, optional

Словарь, сопоставляющий номер столбца с функцией, которая будет анализировать строку столбца для получения желаемого значения. 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.

skiprowsint, optional

Пропустить первые skiprows строки, включая комментарии; по умолчанию: 0.

usecolsint or sequence, optional

Столбцы для чтения, где 0 — первый. Например, usecols = (1,4,5) извлечёт 2-й, 5-й и 6-й столбцы. По умолчанию, None, все столбцы считываются.

Изменено в версии 1.11.0: Когда необходимо прочитать один столбец, можно использовать целое число вместо кортежа. Например usecols = 3 читает четвёртый столбец так же, как и usecols = (3,).

unpackbool, optional

Если True, возвращаемый 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.

ndminint, optional

Возвращаемый массив будет иметь как минимум ndmin размерностей. В противном случае одномерные оси будут сжаты. Допустимые значения: 0 (по умолчанию), 1 или 2.

Новое в версии 1.6.0.

encodingstr, optional

Кодировка, используемая для декодирования входного файла. Не относится к входным потокам. Специальное значение «bytes» позволяет использовать обходные пути обратной совместимости, которые гарантируют получение массивов байтов в качестве результатов, если это возможно, и передают строки, закодированные в «latin1», преобразователям. Переопределите это значение, чтобы получить массивы Unicode и передать строки в качестве входных данных преобразователям. Если установлено в None, используется системное значение по умолчанию. Значение по умолчанию — «bytes».

Новое в версии 1.14.0.

max_rowsint, optional

Прочитать max_rows строк содержимого после skiprows строк. По умолчанию читаются все строки.

Новое в версии 1.16.0.

likearray_like

Объект-ссылка, позволяющий создавать массивы, которые не являются массивами NumPy. Если массив-подобный объект, переданный как like, поддерживает протокол __array_function__, результат будет определён им. В этом случае это гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Примечание

Ключевое слово like — экспериментальная функция, ожидающая принятия NEP 35.

Новое в версии 1.20.0.

Возвращает

outndarray

Данные, считанные из текстового файла.

См. также

load, fromstring, fromregex

genfromtxt

Загрузка данных с обработкой отсутствующих значений в соответствии с заданными параметрами.

scipy.io.loadmat

считывает файлы данных MATLAB

Примечания

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

Новое 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([(b'M', 21, 72.), (b'F', 35, 58.)],
      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.])

В этом примере показано, как converters можно использовать для преобразования поля с заключительным знаком минус в отрицательное число.

>>> s = StringIO('10.01 31.25-\n19.22 64.31\n17.57- 63.94')
>>> def conv(fld):
...     return -float(fld[:-1]) if fld.endswith(b'-') else float(fld)
...
>>> np.loadtxt(s, converters={0: conv, 1: conv})
array([[ 10.01, -31.25],
       [ 19.22,  64.31],
       [-17.57,  63.94]])