Python의 numpy 모듈은 텍스트 파일에서 데이터를 로드하는 기능을 제공합니다. numpy 모듈은 다음을 제공합니다. 로드txt() 간단한 텍스트 파일을 빠르게 읽어주는 기능을 합니다.
참고: 텍스트 파일에서 각 행의 값 개수는 동일해야 합니다.
통사론
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
매개변수
numpy .loadtxt() 함수의 다음 매개변수는 다음과 같습니다.
fname: 파일, str 또는 pathlib.Path
이 매개변수는 읽을 파일, 파일 이름 또는 생성기를 정의합니다. 먼저 파일 이름 확장자가 다음과 같은 경우 파일을 분해합니다. .gz 그리고 .bz2 . 그 후 생성기는 다음에 대한 바이트 문자열을 반환합니다. 파이썬 3천.
dtype: 데이터 유형(선택 사항)
이 매개변수는 결과 배열의 데이터 유형을 정의하며 기본적으로 데이터 유형은 float입니다. 결과 배열은 구조화된 데이터 유형인 경우 1차원이 됩니다. 각 행은 배열 요소로 해석되며 사용된 열 수는 데이터 유형의 필드 수와 일치해야 합니다.
주석: str 또는 시퀀스(선택 사항)
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이 매개변수는 주석의 시작을 나타내는 데 사용되는 문자 또는 문자 목록을 정의합니다. 기본적으로 ' # '.
구분 기호: str(선택 사항)
이 매개변수는 값을 구분하는 데 사용되는 문자열을 정의합니다. 기본적으로 공백입니다.
변환기: dict(선택 사항)
이 매개변수는 매핑된 열을 부동 소수점으로 변환하는 함수에 대한 사전 매핑 열 번호를 정의합니다. 컬럼()이 날짜 문자열인 경우 변환기={0:datestr2num} . 이 매개변수는 누락된 데이터에 대한 기본값을 다음과 같이 제공하는 데에도 사용됩니다. 변환기= {3: 람다 s: float(s.strip() 또는 0)} .
건너뛰기: int(선택 사항)
이 매개변수는 첫 번째 'skiprows'를 건너뛰는 데 사용되며 기본적으로 0이 됩니다.
usecols: int 또는 시퀀스(선택 사항)
이 매개변수는 읽을 열을 정의하며 0이 첫 번째입니다. 예를 들어, usecols=(0, 3, 5)는 1을 추출합니다.성, 4일, 그리고 5일열. 기본적으로 해당 값은 None이며, 이로 인해 모든 열이 읽혀집니다. 새 버전에서는 단일 열을 읽으려면 튜플 대신 정수를 사용할 수 있습니다.
압축 풀기: bool(선택 사항)
이 매개변수가 true로 설정되면 반환된 배열이 전치되므로 인수는 다음을 사용하여 압축을 풀 수 있습니다. x, y, z =loadtxt(...) . 구조화된 데이터 유형과 함께 사용할 경우 각 필드에 대해 배열이 반환됩니다. 기본적으로 False로 설정됩니다.
ndim: int(선택사항)
반환된 배열은 'ndmin' 차원을 갖습니다. 그렇지 않으면 1차원 축이 압착됩니다. 유효한 값: 0(기본값), 1 또는 2.
반환값: out(ndarray)
ndarray 형식으로 텍스트 파일에서 데이터를 읽습니다.
예시 1:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
산출:
array([[0., 1.], [2., 3.]])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리도 수입했어요 스트링IO ~에서 이것 .
- 변수 'c'를 선언하고 StringIO() 함수의 반환 값을 할당했습니다.
- 함수에 유니코드 데이터를 전달했습니다.
- 마지막으로 우리는 다음의 반환 값을 인쇄하려고 했습니다. np.loadtxt() 파일이나 파일 이름을 전달했습니다.
출력에는 파일의 내용이 다음 형식으로 표시됩니다. 은다레이 .
예 2:
import numpy as np from io import StringIO d = StringIO(u'M 21 72
F 35 58') np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),'formats': ('S1', 'i4', 'f4')}) 산출:
array([('M', 21, 72.), ('F', 35, 58.)], dtype=[('gender', 'S1'), ('age', ' <i4'), ('weight', '<f4')]) < pre> <h3>Example 3:</h3> <pre> import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'1,3,2
3,5,4') x, y = np.loadtxt(c, delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True) x y </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([1., 3.]) array([2., 4.]) </pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have also imported <strong>StringIO</strong> from <strong>io</strong> . </li> <li>We have declared the variable 'c' and assigned the returned value of the StringIO() function.</li> <li>We have passed the unicode data in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the return value of np.loadtxt in which we passed the file or filename, set delimiter, usecols, and unpack to True.</li> </ul> <p>In the output, it displays the content of the file has been shown in the form of ndarray.</p> <hr></i4'),> 산출:
array([1., 3.]) array([2., 4.])
위의 코드에서
- 별칭 이름이 np인 numpy를 가져왔습니다.
- 우리도 수입했어요 스트링IO ~에서 이것 .
- 변수 'c'를 선언하고 StringIO() 함수의 반환 값을 할당했습니다.
- 함수에 유니코드 데이터를 전달했습니다.
- 마지막으로 파일 또는 파일 이름을 전달하고 구분 기호, usecols를 설정하고 압축 풀기를 True로 전달한 np.loadtxt의 반환 값을 인쇄하려고 했습니다.
출력에는 ndarray 형식으로 표시된 파일 내용이 표시됩니다.