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

fnameфайл, строка 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 байтовые строки.

dtypeтип 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.

commentsстрока или последовательность строк, необязательно

Символы или список символов, используемых для обозначения начала комментария. None означает отсутствие комментариев. Для обратной совместимости байтовые строки будут декодироваться как «latin1». По умолчанию это «#».

delimiterстрока, необязательно

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

convertersсловарь, необязательно

Словарь, сопоставляющий номер столбца с функцией, которая будет анализировать строку столбца в нужное значение. Например, если столбец 0 — 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.

skiprowsцелое число, необязательно

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

usecolsцелое число или последовательность, необязательно

Столбцы для чтения, при этом 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, необязательно

Если True, возвращаемый массив транспонируется, так что аргументы могут быть распакованы, используя x, y, z = loadtxt(...). При использовании структурированного типа данных возвращаются массивы для каждого поля. По умолчанию False.

ndminцелое число, необязательно

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

Добавлено в версии 1.6.0.

encodingстрока, необязательно

Кодировка, используемая для декодирования входного файла. Не применяется к входным потокам. Специальное значение «bytes» включает обходные пути обратной совместимости, гарантирующие получение байтовых массивов в качестве результатов, если это возможно, и передаёт строки с кодировкой «latin1» в преобразователи. Переопределите это значение, чтобы получить массивы Unicode и передавать строки в качестве входных данных преобразователям. Если установлено значение None, используется системный по умолчанию. Значение по умолчанию — «bytes».

Добавлено в версии 1.14.0.

max_rowsцелое число, необязательно

Считать max_rows строк содержимого после skiprows строк. По умолчанию считываются все строки.

Добавлено в версии 1.16.0.

likearray_like

Ссылка на объект для создания массивов, которые не являются массивами NumPy. Если переданный массив-подобный объект like поддерживает протокол __array_function__, результат будет определён им. В этом случае это гарантирует создание объекта массива, совместимого с переданным через этот аргумент.

Добавлено в версии 1.20.0.

Возвращает

outndarray

Данные, считанные 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

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

Добавлено в версии 1.10.0.

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

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.])

Этот пример показывает, как converters может использоваться 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]])