np读取txt、csv文件的数据

news/2024/10/31 5:32:07/

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1、基础参数

2、参数详解 

3、应用参数示例


机器学习中使用np.loadtxt()可以高效的导入数据,np.loadtxt()适合.txt文件和.csv文件。但是它默认读取float类型的值。

1、基础参数

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

2、参数详解 

  • fname要读取的文件、文件名、或生成器。
  • dtype数据类型,默认float。
  • comments注释。
  • delimiter分隔符,默认是空格。
  • skiprows跳过前几行读取,默认是0,必须是int整型。
  • usecols要读取哪些列,0是第一列。例如,usecols = (1,4,5)将提取第2,第5和第6列。默认读取所有列。
  • unpack如果为True,将分列读取。

3、应用参数示例

文件的存储路径为:'./data.txt', 文件内容如下:

  • dtype
#设置dtype
data = np.loadtxt('./data/data.csv',dtype=np.float32)
#设置dtype
data = np.loadtxt('./data/data.csv',dtype=int)

  • comments

comment的是指, 如果行的开头为comment的值,那在读取时就会跳过该行。示例代码中comment  = '1',则在读取数据时,会跳过开头为1的行。

data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,comments='1')

  • skiprows

skiprows跳过前几行读取,默认是0,必须是int整型。skiprows = 2则表示跳过前两行读取数据。

data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,delimiter=',',skiprows=2)

 读取数据时,设定 skiprows = 2,则将前两行跳过,从第三行开始读取。

  • usecols

 usecols要读取哪些列,0是第一列。例如,usecols = (1,4,5)将提取第2,第5和第6列。默认读取所有列。

读取第2列数据。

data = np.loadtxt('./data.txt',dtype = int,delimiter=',',usecols = 1)

  • unpack

unpack如果设置为Ture,将分列读取,类似于矩阵的转置。

未设置之前,数据读取时是以行为单位进行读取。

设置unpack=Ture之后再次读取,矩阵的列变为了行。

  • np.loadtxt()读取csv文件 

读取csv文件与读取txt文件的参数一致,需要注意的是csv文件的分隔符一般是“,”并且含有表头,所以需要使用delimiter=','作为分隔符,以及使用skiprows=1跳过表头。

#根据data_path读取文件内容
train_XY  = np.loadtxt(data_path, delimiter=',', skiprows = 1,dtype=np.float32)

http://www.ppmy.cn/news/67755.html

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