Numpy LoadTxt

In scenari di vita reale, i dati spesso si allineano nel file system, quindi il modulo Numpy Python fornisce un txt di caricamento di funzione che carica i dati da un file di testo in modo efficiente. La funzione loadtxt viene utilizzata principalmente per la lettura e la scrittura di matrici o matrici nel file di testo.

Questo articolo discuterà i fondamenti di Numpy Load TXT che potrebbero salvare set di dati di grandi dimensioni, i dati che si desidera leggere su un seriale o si desidera scriverli in un file di testo o caricarli sotto forma di un semplice file di testo in formato.

Iniziamo con l'implementazione del codice di esempio di questa funzione Numpy Load TXT.

Sintassi del testo Numpy Load in Python

La sintassi generale che utilizziamo per la funzione Numpy Load Txt in Python Look in questo modo.

>> Numpy.LoadTxt (fname, dType = float, commenti = '#', delimiter = nessuno, converters = nessuno, skiprows = 0, useCols = nessuno, unpack = false, ndmin = 0, encoding = 'bytes', max_rows = nessuno)

Parametri passati in numpy cary txt

I seguenti sono i parametri passati in numpy cary txt.

fname: Rappresenta un nome file o un file che deve essere letto.

Dtype: È un parametro opzionale che definisce il tipo di dati float di array risultante.

Delimitatore: È considerato una stringa che viene utilizzata a valori distinti. Per impostazione predefinita, saranno commenti di spazi bianchi. Elenco di stringhe o una stringa che indica lo stato del commento. Per impostazione predefinita, sarà "#".

Convertitori: Questo parametro viene preso come mappatura del dizionario per l'indice della colonna corrispondente a una funzione che convertirà una colonna mappata in un valore float. Il valore predefinito è preso come nessuno.

Salta le righe: Il parametro Skip Rows viene utilizzato per saltare il primo numero specificato di righe, inclusi i commenti.

Usecol: È anche un parametro opzionale che definisce la colonna che deve essere letto dall'inizio con zero prima.

disimballare: Definisce il valore booleano come vero o falso. Se impostato come vero, restituirà la trasposizione dell'array individualmente.

NDIM: Un parametro opzionale che restituirà il numero di array minimo di array di dimensioni.

Codifica: Quando il file di input viene utilizzato per la codifica e la decodifica dei dati. Il valore predefinito è in byte.

Max-ROW: Dopo la riga delle file di salto, legge il numero massimo di righe o per impostazione predefinita, leggerà tutte le righe.

Valore di ritorno in Numpy LoadTxt

Restituisce un array n-dimensionale (array) con dati importati quando il percorso del file di lettura è specificato nel primo argomento.

Esempio 1:

Stiamo usando la funzione numpy loadtxt nell'esempio seguente. Abbiamo importato il modulo numpy e anche il Stringio dalla funzione IO. Questo stringio si comporta come un oggetto file.

In una variabile "A1" abbiamo superato Stringio con i diversi valori, che sono come un percorso del file. In una variabile "A2" abbiamo chiamato la funzione LoadTxt e passato il parametro "A1" che restituisce il percorso del file.

È possibile verificare l'output previsto mediante l'istruzione di stampa che fornisce il valore di restituzione loadtxt.

importa numpy
da IO import Stringio
A1 = Stringio ("3 1 7 \ n 2 8 6")
A2 = numpy.LoadTxt (A1)
Stampa (A2)

L'output nelle immagini seguenti mostra i valori dell'array caricato da Numpy.Funzione LoadTxt.

Esempio 2:

Nell'esempio, utilizziamo il parametro dType nella funzione loadTxt, che rappresenta il tipo di dati di restituzione. Qui, abbiamo una variabile rappresentata come "var_i" che viene inizializzata con Stringio.

In Stringio, abbiamo registrato le informazioni sul file. Abbiamo un'altra variabile come "var_j" per inizializzare la funzione loadtxt. Nella funzione LoadTxt, abbiamo impostato il parametro "dType" che registra i campi. I nomi dei campi sono "Gender_name", "Age_Values" e "Weight_value" e costruiscono anche il formato in cui vengono visualizzati.

Quindi abbiamo un'istruzione di stampa che prende un parametro come "var_j" che restituirà i valori caricati come output.

importa numpy
da IO import Stringio
Var_i = stringio ("maschio 35 54.09 \ n femmina 29 40.99 ")
Var_j = numpy.loadTxt (var_i, dtype = 'names' :( 'Gender_name', 'age_value', 'weight_value'), 'formati': ('s10', 'i4', 'f4'))
Stampa (var_J)

L'output visualizza i valori caricati del campo assegnato loro.

Esempio 3:

Il programma di esempio prende "usecols" come parametro nella funzione loadtxt. Il parametro "usecols" specifica quale colonna deve essere letto. Qui nel programma di esempio, abbiamo una variabile definita come "S1" e assegnato un valore Stringio e abbiamo superato un dati nella funzione.

Quindi abbiamo un'altra variabile dichiarata come "S2" che viene assegnata alla funzione LoadTxt. La funzione LoadTxt prenderà un parametro di un "nome file", "tipo di dati" e impostare "usecols" come (0,1). L'istruzione di stampa mostrerà il valore restituito della funzione loadtxt.

importa numpy
da IO import Stringio
S1 = Stringio ("5 4.67 \ n 12 6.9 \ n 4 1 ")
S2 = Numpy.LoadTxt (S1, dType = "Float", UseCols = (0, 1))
Stampa ("I valori dell'array caricati sono:")
Stampa (S2)

L'output mostra il contenuto del file caricato in una forma di ndArray.

Esempio 4:

In un altro esempio della funzione LoadTxt, abbiamo impostato il parametro come "Unpack" che prende un vero valore booleano. Trasporterà l'array e quindi disimballa l'array trasposto nelle variabili fornite.

Quindi, all'inizio, abbiamo dichiarato una variabile "var_a" e la inizializzate con la funzione Stringio. Stringio ha dati in esso. In secondo luogo, chiamiamo la funzione LoadTxt, che ha parametri come nome file, dType e disimpack to True.

La funzione LoadTxt restituisce l'array non ripiegato che è specificato con le variabili come "L", "M" e "N". Attraverso un'istruzione di stampa, possiamo avere l'array caricato.

Importa Numpy come NP
da IO import Stringio
Var_a = Stringio ("2 4 1 \ n 5 8 3 \ n 0 9 6")
(L, M, N) = NP.LoadTxt (var_a, dtype = "int", unpack = true)
Stampa ("L'uscita dell'array caricata è:")
Stampa (L)
Stampa (M)
Stampa (N)

Come mostrato, l'array caricato in uscita nella schermata della console del terminale Spyder.

Esempio 5:

Qui, abbiamo un programma di esempio in cui abbiamo impostato manualmente un parametro delimitatore nella funzione LoadTxt. In primo luogo, abbiamo definito una variabile "var1" con i dati del file e abbiamo passato una funzione Stringio.

Quindi abbiamo chiamato la funzione LoadTxt in una variabile specificata "P", "Q" e "R". La funzione LoadTxt prende il "nome file" come "var1", il delimitatore è impostato come virgola (,) che separa i valori durante la lettura del testo nel file.

Abbiamo un altro parametro "usecols" che legge le colonne per determinati valori e il parametro "non pack" è impostato su True. Infine, abbiamo una funzione di stampa che visualizza il valore di ritorno della funzione numpy loadtxt.

importa numpy
da IO import Stringio
var1 = Stringio ("0, 9, 6 \ n4, 8, 10")
p, q, r = numpy.LoadTxt (var1, delimiter = ',', useCols = (0, 1, 2), unpack = true)
print ("p =", p)
print ("q =", q)
print ("r =", r)

Nell'output di seguito, abbiamo il contenuto di un file sotto forma di un array caricato.

Conclusione

Tutto sommato, abbiamo discusso della funzione Numpy LoadTxt attraverso la sua sintassi ed esempi. Abbiamo distinto i parametri passati nel carico numpy.txt con il programma di esempio. Tuttavia, la funzione Numpy LoadTxt consente la lettura dei dati dal file specificando le opzioni di funzione loadTxt.