Python numpy modulis nodrošina funkciju datu ielādei no teksta faila. Numpy modulis nodrošina loadtxt() funkcija, lai ātri lasītu vienkāršus teksta failus.
Piezīme. Teksta failā katrā rindā ir jābūt vienādam vērtību skaitam.
Sintakse
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
Parametri
Šie ir šādi parametri numpy .loadtxt() funkcijā:
fname: fails, str vai pathlib.Path
Šis parametrs nosaka lasāmo failu, faila nosaukumu vai ģeneratoru. Pirmkārt, mēs sadalīsim failu, ja faila nosaukuma paplašinājums ir .gz un .bz2 . Pēc tam ģeneratori atgriezīs baitu virknes Python 3k.
dtype: datu tips (neobligāti)
Šis parametrs nosaka iegūtā masīva datu tipu, un pēc noklusējuma datu tips būs peldošais. Rezultātā iegūtais masīvs būs 1 dimensijas, ja tas ir strukturētu datu tips. Katra rinda tiek interpretēta kā masīva elements, un izmantoto kolonnu skaitam ir jāatbilst datu tipa lauku skaitam.
komentāri: str vai secība (pēc izvēles)
Šis parametrs nosaka rakstzīmes vai rakstzīmju sarakstu, ko izmanto, lai norādītu komentāra sākumu. Pēc noklusējuma tas būs ' # '.
norobežotājs: str (pēc izvēles)
Šis parametrs nosaka virkni, kas tiek izmantota vērtību atdalīšanai. Pēc noklusējuma tā būs jebkura atstarpe.
pārveidotāji: dict (pēc izvēles)
Šis parametrs definē vārdnīcas kartēšanas kolonnas numuru uz funkciju, kas pārveidos kartēto kolonnu par pludiņu. Ja kolonna () ir datuma virkne, tad converters={0:datestr2num} . Šis parametrs tiek izmantots arī, lai nodrošinātu noklusējuma vērtību trūkstošajiem datiem kā pārveidotāji= {3: lambda s: float(s.strip() vai 0)} .
skiprows: int (pēc izvēles)
Šis parametrs tiek izmantots, lai izlaistu pirmos izlaidumus, un pēc noklusējuma tas būs 0.
java intervijas jautājumi
usecols: int vai secība (pēc izvēles)
Šis parametrs nosaka lasāmās kolonnas, kur 0 ir pirmā. Piemēram, usecols=(0, 3, 5) izvilks 1st, 4thun 5thkolonna. Pēc noklusējuma tā vērtība ir None, kā rezultātā tiek nolasītas visas kolonnas. Ja vēlamies lasīt vienu kolonnu, jaunajā versijā kortedža vietā varam izmantot veselu skaitli.
izpakot: bool (pēc izvēles)
Ja šis parametrs ir iestatīts uz patiesu, atgrieztais masīvs tiek transponēts, lai argumentus varētu izpakot, izmantojot x, y, z =loadtxt(...) . Masīvi tiek atgriezti katram laukam, izmantojot to ar strukturētu datu tipu. Pēc noklusējuma tas tiks iestatīts uz False.
ndim: int (pēc izvēles)
Atgrieztajam masīvam būs “ndmin” izmēri. Pretējā gadījumā tas izspiedīs viendimensiju asi. Juridiskās vērtības: 0 (noklusējums), 1 vai 2.
Atgriešanās: ārā (ndarray)
Tas nolasa datus no teksta faila ndarray formā.
1. piemērs:
import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1 2 3') c np.loadtxt(c)
Izvade:
array([[0., 1.], [2., 3.]])
Iepriekš minētajā kodā
- Mēs esam importējuši numpy ar aizstājvārdu np.
- Esam arī importējuši StringIO no šis .
- Mēs esam deklarējuši mainīgo 'c' un piešķīruši funkcijas StringIO () atgriezto vērtību.
- Mēs esam nodevuši unikoda datus funkcijā.
- Visbeidzot, mēs mēģinājām izdrukāt atgriešanās vērtību np.loadtxt() kurā mēs nodevām failu vai faila nosaukumu.
Izvadē tas parāda faila saturu formā ndarray .
2. piemērs:
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')}) Izvade:
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'),> Izvade:
array([1., 3.]) array([2., 4.])
Iepriekš minētajā kodā
- Mēs esam importējuši numpy ar aizstājvārdu np.
- Esam arī importējuši StringIO no šis .
- Mēs esam deklarējuši mainīgo 'c' un piešķīruši funkcijas StringIO () atgriezto vērtību.
- Mēs esam nodevuši unikoda datus funkcijā.
- Visbeidzot, mēs mēģinājām izdrukāt np.loadtxt atgriešanās vērtību, kurā mēs nodevām faila vai faila nosaukumu, iestatījām atdalītāju, usecols un izpakojām uz True.
Izvadē tas parāda faila saturu, kas ir parādīts ndarray formā.
faktoriāls java