Python--numpy（np.loadtxt）

最新推荐文章于 2025-07-08 19:59:30 发布

gn102038

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gn102038/article/details/71570480

这篇文章介绍了Python的numpy库中np.loadtxt函数的使用方法，包括读取文本文件、设置分隔符、跳过行数、选择列以及unpack参数的用法。示例展示了如何处理全数字和含字母的文本数据。

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本文参考：http://blog.youkuaiyun.com/u010025211/article/details/51498790

import numpy as np

np.loadtxt

作用是把文本文件（*.txt）读入并以矩阵或向量的形式输出。它有几个参数：skiprows，delimiter，usecoles和unpack。skiprows作用是跳过头行。在默认情况下是通过空格来分割列的，如果想通过其他来分割列则需要通过delimiter来设置。如果你想跳过几列来读取则需要用usecoles来设置。

正常情况下该返回的是二维矩阵，若设置了unpack=True将返回各列。例子如下：

1.全是数字的

>>> np.loadtxt(‘loadtxt.txt') >>> np.loadtxt('loadtxt.txt', skiprows=1,delimiter=',')
array([[ 1., 2., 3., 4.], array([[ 4., 7., 5., 9.],
[ 4., 7., 5., 9.], [ 7., 2., 2., 2.]])
[ 7., 2., 2., 3.]])

>>> np.loadtxt('loadtxt.txt', skiprows=1)
array([[ 4., 7., 5., 9.],
[ 7., 2., 2., 3.]])

>>> np.loadtxt('loadtxt.txt',unpack=True) >>> np.loadtxt('loadtxt.txt',delimiter='\t') >>> np.loadtxt('loadtxt.txt',delimiter=',',usecols=[1,2,3][)
array([[ 1., 4., 3.], array([ 1., 4., 7.])array([[ 2., 3., 5.],

[ 2., 7., 8.], [ 5., 6., 6.],

[ 3., 2., 9.]]) [ 5., 6., 8.],

>>> a,b,c=np.loadtxt('loadtxt.txt',unpack=True) [ 7., 9., 0.],

>>> a [8., 0., 8.,]

array([ 1., 4., 3.]) >>> np.loadtxt('loadtxt.txt',delimiter=',',usecols=(0,3,4))

>>> b array([[ 1., 5., 8.],
array([ 2., 7., 8.]) [ 4., 6., 7.],
>>> c [ 1., 8., 9.],

array([ 3., 2., 9.]) [ 8., 0., 5.],

[ 8., 8., 1.]])

2.含字母

>>> a,b,c=np.loadtxt('loadtxt.txt',str,unpack=True)
>>> a
'k,l,g'
>>> np.loadtxt('loadtxt.txt',str,unpack=True)
array(['k,l,g', 'gan,j,k', 'j,u,o'],
dtype='|S7')
>>> np.loadtxt('loadtxt.txt',str)
array(['k,l,g', 'gan,j,k', 'j,u,o'],
dtype='|S7')
>>> np.loadtxt('loadtxt.txt',str,delimiter=',')
array([['k', 'l', 'g'],
['gan', 'j', 'k'],
['j', 'u', 'o']],
dtype='|S3')