极客教程Numpy 使用 Python 替代 MATLAB：如何导入数据
在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 Numpy 导入数据，来替代 MATLAB 中常用的导入数据方法。Numpy 是 Python 中用于科学计算的最基础库之一，包括了一系列用于数组计算的函数，因此被广泛应用于各种数据处理和科学计算领域。
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如何导入数据？
Numpy 提供了多种数据导入的方式，例如从文本文件读取数据，从二进制文件读取数据，以及从数据库读取数据等。不同的导入方式适用于不同情况下的数据格式和来源格式。
从文本文件导入数据
在 Numpy 中读取文本文件中的数据时，可以使用 np.loadtxt() 函数。该函数的语法格式如下：
np.loadtxt(fname, delimiter=None, dtype=float, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
其中，参数的含义如下：
fname：要读取的文件名或文件路径。delimiter：分隔符，默认为任何空格字符，包括空格、制表符、回车等。dtype：返回数组的数据类型，如果不指定，则在读取后进行自动推断。skiprows：跳过文件开头的行数，默认为 0。usecols：需要读取的列索引，如果不指定，则读取所有列。unpack：如果为 True，则把每一列数据转换为一个独立的数组。ndmin：返回的数组的最小维度。
示例代码如下：
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype='float', skiprows=1, usecols=(0, 2), unpack=False, ndmin=0)
print(data)
以上代码读取了 data.txt 文件中第二行以后的数据，使用逗号作为分隔符，只读取了第1列和第3列的数据，并返回为一个 2 维数组。
从二进制文件导入数据
对于二进制格式的数据，Numpy 中提供了 np.fromfile() 函数。该函数的语法格式如下：
np.fromfile(file, dtype=float, count=-1, sep='')
其中，参数的含义如下：
file：要读取的文件对象或文件名。dtype：返回数组的数据类型，如果不指定，则在读取后进行自动推断。count：要读取的元素个数，如果为 -1，则读取到文件结尾。sep：读取元素之间的分隔符，如果为 ”，则自动根据数据类型调整。
示例代码如下：
import numpy as np
data = np.fromfile('data.bin', dtype='float', count=-1, sep='')
print(data)
以上代码读取了 data.bin 文件中的二进制数据，并返回为一个 1 维数组。
从数据库导入数据
Numpy 还可以通过数据库接口连接数据库，并直接读取其中的数据。Numpy 中提供了许多数据库连接器，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLite 等。
以 MySQL 数据库为例，首先需要安装 MySQL Python 包，然后使用 np.fromiter() 函数读取数据。代码示例如下：
import numpy as np
import MySQLdb as db
con = db.connect(user='root', passwd='password', db='mydatabase')
cur = con.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM mytable")
data_generator = (row for row in cur)
data = np.fromiter(data_generator, dtype='float')
cur.close()
con.close()
print(data)
以上代码连接了名为 mydatabase 的 MySQL 数据库，并读取了其中名为 mytable 的表中的数据，将其返回为一个 1 维数组。
总结
Numpy 提供了多样化的数据导入方式，包括从文本文件、二进制文件和数据库中读取数据。通过学习本文介绍的方法，我们可以更加灵活和高效地使用 Python 和 Numpy 进行数据处理和科学计算，从而替代 MATLAB 中的数据导入方式。同时也可以有效地提高我们的数据处理和科学计算能力，使我们可以更好地应对日益增长的数据分析和科研需求。