這篇文章給大家分享的是有關Python中numpy.loadtxt()讀取txt文件的案例的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

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讀取txt文件我們通常使用 numpy 中的 loadtxt（）函數(shù)

numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0）

注：loadtxt的功能是讀入數(shù)據(jù)文件，這里的數(shù)據(jù)文件要求每一行數(shù)據(jù)的格式相同。

也就是說對于下面這樣的數(shù)據(jù)是不符合條件的：

123

1 2 4 3 5

接下來舉例講解函數(shù)的功能：

1、簡單的讀取

test.txt

1 2 3 4 
2 3 4 5
3 4 5 6
4 5 6 7

import numpy as np
a = np.loadtxt('test.txt')#最普通的loadtxt
print(a)

輸出：

[[1. 2. 3. 4.]
 [2. 3. 4. 5.]
 [3. 4. 5. 6.]
 [4. 5. 6. 7.]]

數(shù)組中的數(shù)都為浮點數(shù)，原因為Python默認的數(shù)字的數(shù)據(jù)類型為雙精度浮點數(shù)

2、skiprows=n：指跳過前n行

test.txt

A B C D
2 3 4 5
3 4 5 6
4 5 6 7

a = np.loadtxt('test.txt', skiprows=1, dtype=int)
print(a)

輸出：

[[2 3 4 5]
 [3 4 5 6]
 [4 5 6 7]]

3、comment=‘#’：如果行的開頭為#就會跳過該行

test.txt

A B C D
2 3 4 5
3 4 5 6
#A B C D
4 5 6 7

a = np.loadtxt('test.txt', skiprows=1, dtype=int, comments='#')
print(a)

輸出：

[[2 3 4 5]
 [3 4 5 6]
 [4 5 6 7]]

 4、usecols=[0,2]：是指只使用0,2兩列，參數(shù)類型為list

a = np.loadtxt('test.txt', skiprows=1, dtype=int, comments='#',usecols=(0, 2), unpack=True)
print(a)

輸出：

[[2 3 4]
 [4 5 6]]

unpack是指會把每一列當成一個向量輸出, 而不是合并在一起。 如果unpack為false或者參數(shù)的話輸出結果如下：

[[2 4]
 [3 5]
 [4 6]]

test.txt

A, B, C, D
2, 3, 4, 5
3, 4, 5, 6
#A B C D
4, 5, 6, 7

5、delimiter：數(shù)據(jù)之間的分隔符。如使用逗號","。

6、converters：對數(shù)據(jù)進行預處理

def add_one(x):
    return int(x)+1    #注意到這里使用的字符的數(shù)據(jù)結構
a = np.loadtxt('test.txt', dtype=int, skiprows=1, converters={0:add_one}, comments='#', delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
print a

def add_one(x):
    return int(x)+1    #注意到這里使用的字符的數(shù)據(jù)結構
a = np.loadtxt('test.txt', dtype=int, skiprows=1, converters={0:add_one}, comments='#', delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
print a

感謝各位的閱讀！關于Python中numpy.loadtxt()讀取txt文件的案例就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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