Numpy.loadtxt函数简介

在许多数据科学和机器学习的应用中，numpy是一种强大的Python库，可以方便地进行数据处理和分析。在这些领域中，我们通常需要处理多种类型的数据，包括文本、数字和布尔值等。其中，Numpy中的loadtxt函数允许我们从文本文件中快速读取多种类型的数据。本文将介绍如何使用Numpy中的loadtxt函数加载包含浮点数和字符串的文本文件，并给出一些例子和最佳实践建议。

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Numpy.loadtxt函数参数介绍

让我们首先了解Numpy.loadtext函数的基本参数和语法，以便我们可以使用它来读取包含字符串和浮点数的文本文件。Numpy.loadtext函数基本的语法如下：

numpy.loadtxt(fname, dtype = float, delimiter = None, skiprows = 0, usecols = None, unpack = False)

在这里，各个参数的作用如下：

fname：要加载的文本文件名或具有此名称的文件句柄。
dtype：要读取的数据的数据类型。默认为float。也可以指定其他类型，例如int、str等。
delimiter：指定用作分隔符的字符或字符串。如果没有指定，则根据默认值” “（空格）作为分隔符。可以使用逗号、制表符、分号等。
skiprows：要跳过的文件中的行数，默认为0（即：不跳过）。
usecols：要读取的列索引列表。默认的None会读取所有列。
unpack：如果为True，返回输出数组的转置。默认是False。
在我们了解了这些基本的参数后，现在让我们将重点放在如何使用loadetxt函数来读取具有字符串和浮点数的文件上。

加载包含字符串和浮点数的文本文件

让我们看看如何使用Numpy.loadtxt函数加载包含字符串和浮点数的文本文件。考虑以下示例文本文件：

1,Joe,12.0
2,Smith,15.2
3,Adam,18.2
4,Kelly,19.5

在这个文件中，有三列数据分别是整数、字符串和浮点数。要使用Numpy.loadtxt函数将它加载并转换为数组，我们将使用以下代码：

import numpy as np

data = np.loadtxt('example.txt', delimiter = ',', dtype = {'names': ('ID', 'Name', 'Score'), 'formats': ('i', 'S10', 'f')})

运行此代码将加载文本文件并创建名为“data”的Numpy数组，其中包含所有行的数据。将此数组打印出来，我们会看到输出如下：

[[(1, b'Joe', 12.0)]
 [(2, b'Smith', 15.2)]
 [(3, b'Adam', 18.2)]
 [(4, b'Kelly', 19.5)]]
 ```

 这是一个Numpy“结构数组”，其中包含三个字段。字段名称(ID, Name和Score)是在函数的“dtype”参数中定义的。在这里，“i”表示整数，“S10”表示最大长度为10的字符串，“f”表示浮点数。我们可以从数组中的任何行中提取这些字段，例如，要提取第二行的姓名，我们可以使用以下代码：

```python
data[1]['Name'] #输出 b'Smith'

请记住，“b”表示字节串，它是Python中字符串的一个特殊类型，用于存储二进制数据。在这里，由于我们的字符串数据是ASCII文本，所以它们是字节串。

除了使用dtype参数以及“formats”和“names”子参数来定义数据类型和字段名称之外，我们还可以通过使用skiprows和usecols参数来跳过文件的前几行和选择要读取的列。请看以下代码：

data = np.loadtxt('example.txt', delimiter = ',', dtype = {'names': ('ID', 'Name', 'Score'), 'formats': ('i', 'S10', 'f')}, skiprows = 1, usecols = (1, 2))

在这个例子中，我们跳过了文件中的第一行，只读取了第二和第三列。现在，“data”数组只包含两个字段（Name和Score），一行看起来像这样：

(b'Smith', 15.2)

我们可以像上面那样访问这些字段。如果我们想要在数组中按照一个字段进行排序，我们可以使用numpy.sort函数。例如，要按分数对数组进行排序，我们可以使用以下代码：

sorted_data = np.sort(data, order='Score')

这将生成一个新数组“sorted_data”，其中每一行都已按得分排序。您可以在以下示例中看到它的输出：

[(b'Joe', 12. ) (b'Smith', 15.2) (b'Adam', 18.2) (b'Kelly', 19.5)]

最佳实践建议

在使用Numpy.loadtxt函数时，请遵循以下最佳实践建议：

确保文件名、路径和文件分隔符正确（Windows使用反斜杠字符，UNIX和Linux使用斜杠字符）。
对于包含多种类型数据的文件，定义正确的dtype参数，以便将数据正确地解释为浮点数、整数、字符串等。
对于大型文件，请考虑使用Pandas库或Python中的其他库，例如Dask，这

总结

这篇文章介绍了如何使用Numpy.loadtxt函数加载包含字符串和浮点数的文本文件。我们了解了该函数的基本参数语法，以及如何解析文本文件中的数据类型和字段名称。我们还给出了一些最佳实践的建议，例如正确处理文件分隔符、避免内存问题和考虑使用其他库来处理大型文件。 Numpy.loadtxt函数是一个强大的工具，可以帮助我们轻松地读取和处理许多不同类型的文本文件，使数据科学和机器学习任务更加高效。