Comment utiliser le tableau d'entrée de fichier en python

Pour utiliser le tableau d'entrée de fichier Python, vous pouvez utiliser la fonction numpy.loadtxt(). Les étapes spécifiques sont les suivantes : Importez la bibliothèque NumPy et ouvrez le fichier. Utilisez la fonction loadtxt() pour lire le fichier, en spécifiant le délimiteur de données. Par exemple, supposons qu'il y ait des données séparées par des virgules 1,2,3,4,5,6,7,8,9 dans my_data.txt, qui peuvent être lues à l'aide du code suivant : import numpy as np avec open('my_data.txt', 'r') comme f : data = np.loadtxt(f, delimiter=',')

Comment utiliser le tableau d'entrée de fichier Python

En Python, vous pouvez utiliser numpy.loadtxt() fonction Lire les données d'un fichier et les convertir en tableau. numpy.loadtxt() 函数从文件中读取数据并将其转换为数组。

步骤：

1. 导入 NumPy 库：

<code class="python">import numpy as np</code>

2. 打开文件：

<code class="python">with open('my_data.txt', 'r') as f:
    # 这里输入文件路径和读取模式('r')</code>

3. 使用 loadtxt() 函数读取文件：

<code class="python">data = np.loadtxt(f, delimiter=',')</code>

• delimiter 参数指定数据的分隔符（默认为空格）。

示例：

假设您有一个名为 my_data.txt 的文本文件，其中包含以下数据（以逗号分隔）：

<code>1,2,3
4,5,6
7,8,9</code>

要将此数据读取到 NumPy 数组中，您可以使用以下代码：

<code class="python">import numpy as np

with open('my_data.txt', 'r') as f:
    data = np.loadtxt(f, delimiter=',')

print(data)</code>

输出：

<code>[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [7. 8. 9.]]</code>

注意：

• 如果数据中包含标题行，可以使用 skiprows 参数跳过它。
• 也可以使用 dtype 参数指定数据的类型（默认为 float）。
• 如果您想以二进制格式读取数据，可以使用 np.load()

Étapes : 🎜🎜

1. 🎜Importer la bibliothèque NumPy : 🎜🎜

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2. 🎜Ouvrez le fichier : 🎜🎜

rrreee

3. 🎜Utilisez la fonction loadtxt() pour lire le fichier : 🎜🎜

rrreee

• délimiteur Le Le paramètre spécifie le délimiteur de données (la valeur par défaut est l'espace). 🎜🎜🎜🎜Exemple : 🎜🎜🎜Supposons que vous ayez un fichier texte appelé my_data.txt contenant les données suivantes (séparées par des virgules) : 🎜rrreee🎜Vous souhaitez lire ces données dans NumPy Array, vous pouvez utilisez le code suivant : 🎜rrreee🎜Sortie : 🎜rrreee🎜🎜Remarque : 🎜🎜
  • Si les données contiennent une ligne d'en-tête, vous pouvez l'ignorer en utilisant le paramètre skiprows. 🎜
  • Vous pouvez également utiliser le paramètre dtype pour spécifier le type de données (la valeur par défaut est float). 🎜
  • Si vous souhaitez lire les données au format binaire, vous pouvez utiliser la fonction np.load(). 🎜🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!