Python工程实践之np.loadtxt()读取数据

从文本文件中高效读取数据的强大工具：Numpy 的 np.loadtxt()

简介

Numpy 库是 Python 中用于数值计算和数据操作的强大工具。它提供了一系列函数，用于从不同来源读取和处理数据。其中，np.loadtxt() 函数专门用于从文本文件中读取数据，它支持广泛的文件格式，包括 CSV、TSV 和固定宽度文件。

np.loadtxt() 函数语法

np.loadtxt() 函数的语法如下：

np.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)

• fname： 文本文件的文件名或文件对象。
• dtype： 数据类型，默认为 float。
• comments： 注释字符，默认为 '#”。
• delimiter： 分隔符，默认为 None（表示使用空格作为分隔符）。
• converters： 字典，用于指定如何将数据转换为指定的数据类型。
• skiprows： 跳过的行数，默认为 0。
• usecols： 指定要读取的列，默认为 None（表示读取所有列）。
• unpack： 布尔值，表示是否将数据解包为单独的数组，默认为 False。
• ndmin： 返回数组的最小维度，默认为 0。
• encoding： 文本文件的编码方式，默认为 'bytes'。
• max_rows： 读取的最大行数，默认为 None（表示读取所有行）。

使用 np.loadtxt() 函数

使用 np.loadtxt() 函数非常简单。以下是一些示例：

CSV 文件：

import numpy as np

# 读取 CSV 文件
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

TSV 文件：

# 读取 TSV 文件
data = np.loadtxt('data.tsv', delimiter='\t')

固定宽度文件：

# 读取固定宽度文件
data = np.loadtxt('data.txt', dtype='i4', delimiter=None)

自定义数据类型：

# 读取数据并转换为指定的数据类型
data = np.loadtxt('data.txt', dtype={'Age': 'i4', 'Height': 'f8'})

其他选项：

• skiprows： 跳过前两行数据

data = np.loadtxt('data.txt', skiprows=2)

• usecols： 只读取前两列数据

data = np.loadtxt('data.txt', usecols=(0, 1))

• unpack： 将数据解包为单独的数组

age, height = np.loadtxt('data.txt', unpack=True)

• max_rows： 读取最大 100 行数据

data = np.loadtxt('data.txt', max_rows=100)

总结

np.loadtxt() 函数是读取文本数据文件的强大工具。它可以处理各种文件格式，并提供丰富的参数，以灵活地控制数据读取的方式。无论您需要从简单的 CSV 文件读取数据，还是需要解析复杂的多列文件，np.loadtxt() 函数都能满足您的需求。

常见问题解答

1. np.loadtxt() 函数可以读取什么格式的文件？

   • np.loadtxt() 函数可以读取 CSV、TSV、固定宽度和分隔文件。

2. 如何跳过文本文件中的前几行？

   • 使用 skiprows 参数指定要跳过的行数。

3. 如何只读取特定列的数据？

   • 使用 usecols 参数指定要读取的列。

4. 如何将数据转换为特定的数据类型？

   • 使用 converters 参数指定一个字典，其中包含要转换的列及其目标数据类型。

5. 如何将数据解包为单独的数组？

   • 将 unpack 参数设置为 True。