Python の numpy モジュールは、テキスト ファイルからデータをロードする関数を提供します。 numpy モジュールが提供するのは、 ロードテキスト() 単純なテキスト ファイルの高速リーダーとして機能します。
注: テキスト ファイルでは、各行に同じ数の値が含まれている必要があります。
構文
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
パラメーター
これらは、numpy .loadtxt() 関数の次のパラメータです。
fname: file、str、または pathlib.Path
このパラメータは、読み取るファイル、ファイル名、またはジェネレータを定義します。まず、ファイル名拡張子が次の場合、ファイルを分解します。 .gz そして .bz2 。その後、ジェネレーターはバイト文字列を返します。 パイソン 3k。
スイッチケースJava
dtype: データ型(オプション)
このパラメータは、結果の配列のデータ型を定義します。デフォルトでは、データ型は float になります。構造化データ型の場合、結果の配列は 1 次元になります。各行は配列要素として解釈され、使用される列の数はデータ型のフィールドの数と一致する必要があります。
コメント: str または sequence (オプション)
このパラメータは、コメントの開始を示すために使用される文字または文字のリストを定義します。デフォルトでは、「」になります。 # '。
区切り文字: str(オプション)
このパラメータは、値を区切るために使用される文字列を定義します。デフォルトでは、任意の空白文字になります。
コンバータ: dict (オプション)
このパラメータは、マッピングされた列を浮動小数点に変換する関数に列番号をマッピングする辞書を定義します。 column() が日付文字列の場合、 コンバーター={0:datestr2num} 。このパラメータは、欠落データのデフォルト値を提供するためにも使用されます。 コンバータ = {3: ラムダ s: float(s.strip() または 0)} 。
スキップロウ: int(オプション)
このパラメータは最初の「skiprows」をスキップするために使用され、デフォルトでは 0 になります。
ジェスト
usecols: int または sequence (オプション)
このパラメータは、読み取る列を定義します。先頭は 0 です。たとえば、usecols=(0, 3, 5) は 1 を抽出します。セント、4番目、および5番目カラム。デフォルトでは、その値は None で、すべての列が読み取られます。新しいバージョンでは、単一の列を読み取りたい場合、タプルの代わりに整数を使用できます。
unpack: bool(オプション)
このパラメータが true に設定されている場合、返された配列は転置され、次を使用して引数をアンパックできるようになります。 x、y、z =loadtxt(...) 。構造化データ型で使用すると、フィールドごとに配列が返されます。デフォルトでは、False に設定されます。
ndim: int(オプション)
返される配列の次元は「ndmin」になります。そうしないと、単次元軸が圧迫されてしまいます。有効な値: 0 (デフォルト)、1 または 2。
Pythonの継承プログラム
戻り値: out(ndarray)
テキスト ファイルから ndarray の形式でデータを読み取ります。
例 1:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
出力：
array([[0., 1.], [2., 3.]])
上記のコードでは
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 弊社でも輸入しております 文字列IO から これ 。
- 変数「c」を宣言し、StringIO() 関数の戻り値を割り当てました。
- 関数には Unicode データを渡しました。
- 最後に、戻り値を出力してみました。 np.loadtxt() ここでファイルまたはファイル名を渡しました。
出力では、ファイルの内容が次の形式で表示されます。 ndarray 。
例 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')}) 出力：
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'),> 出力：
array([1., 3.]) array([2., 4.])
上記のコードでは
文字列が空です
- numpy をエイリアス名 np でインポートしました。
- 弊社でも輸入しております 文字列IO から これ 。
- 変数「c」を宣言し、StringIO() 関数の戻り値を割り当てました。
- 関数には Unicode データを渡しました。
- 最後に、ファイルまたはファイル名を渡し、区切り文字、usecols、および unpack を True に設定した np.loadtxt の戻り値を出力しようとしました。
出力では、ファイルの内容が ndarray の形式で表示されます。