numpy读取数据文件

numpy读取数据文件

一、np.loadtxt()

• loadtxt的功能是读入文本数据文件，这里的数据文件要求每一行数据的格式相同

• 语法：np.loadtxt(fname, dtype=float, comments='#', delimiter=None,converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False,ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None, *, like=None)

  • fname要读取的文件路径或生成器。
  • dtype数据类型，默认float。
  • comments 注释，即跳过以comments参数开头的内容。
  • delimiter分隔符，默认是空格（类似python种切割字符串时的split()方法）。
  • 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。即相当于将原数据进行转置（下面有详细介绍）
  • encoding对读取的文件进行预编码
  • max_rows最大读取的行数
  • like用于指定新数组的同型对象

二、转置

1. 介绍

• 转置是一种变换，对于numpy数组来说，就是在对角线方向交换数据，目的也是为了更方便的处理数据

• 实现转置的方法有3种

  • 数组.transpose()
  • 数组.swapaxes(1,0) （该方法仅适用于二维数组的转置，其原理是交换轴的方法swapaxes()交换0轴和1轴）
  • 数组.T

2. 示例

a = np.arange(24).reshape(4,6)
print(a)

print(a.transpose())

print(a.swapaxes(0,1))

print(a.T)

"""
[[ 0  1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10 11]
 [12 13 14 15 16 17]
 [18 19 20 21 22 23]]
[[ 0  6 12 18]
 [ 1  7 13 19]
 [ 2  8 14 20]
 [ 3  9 15 21]
 [ 4 10 16 22]
 [ 5 11 17 23]]
[[ 0  6 12 18]
 [ 1  7 13 19]
 [ 2  8 14 20]
 [ 3  9 15 21]
 [ 4 10 16 22]
 [ 5 11 17 23]]
[[ 0  6 12 18]
 [ 1  7 13 19]
 [ 2  8 14 20]
 [ 3  9 15 21]
 [ 4 10 16 22]
 [ 5 11 17 23]]
"""