Python中的numpy.load()用於從文本文件加載數據，目的是成為簡單文本文件的快速閱讀器。
請注意，文本文件中的每一行必須具有相同數量的值。
用法：numpy.loadtxt(fname, dtype=’float’, comments=’#’, delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
參數:
fname :要讀取的文件，文件名或生成器。如果文件擴展名是.gz或.bz2，則首先將文件解壓縮。請注意，生成器應返回Python 3k的字節字符串。
dtype :結果數組的數據類型；默認值：浮點數。如果這是結構化數據類型，則結果數組將為一維，並且每一行將被解釋為數組的元素。
delimiter :用於分隔值的字符串。默認情況下，這是任何空格。
converters :字典將列號映射到將該列轉換為浮點數的函數。例如，如果第0列是日期字符串：轉換器= {0：datestr2num}。默認值：無。
skiprows :跳過第一行默認值：0
返回:ndarray
代碼1：
# Python program explaining
# loadtxt() function
import numpy as geek
# StringIO behaves like a file object
from io import StringIO
c = StringIO("0 1 2 \n3 4 5")
d = geek.loadtxt(c)
print(d)輸出：
[[ 0. 1. 2.] [ 3. 4. 5.]]
代碼2：
# Python program explaining
# loadtxt() function
import numpy as geek
# StringIO behaves like a file object
from io import StringIO
c = StringIO("1, 2, 3\n4, 5, 6")
x, y, z = geek.loadtxt(c, delimiter =', ', usecols =(0, 1, 2),
unpack = True)
print("x is: ", x)
print("y is: ", y)
print("z is: ", z)輸出：
x is: [ 1. 4.] y is: [ 2. 5.] z is: [ 3. 6.]
代碼3：
# Python program explaining
# loadtxt() function
import numpy as geek
# StringIO behaves like a file object
from io import StringIO
d = StringIO("M 21 72\nF 35 58")
e = geek.loadtxt(d, dtype ={'names': ('gender', 'age', 'weight'),
'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})
print(e)輸出：
[(b'M', 21, 72.) (b'F', 35, 58.)]
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自ArkadipGhosh大神的英文原創作品 numpy.loadtxt() in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。