Numpy loadtxt

Em cenários da vida real, os dados geralmente se alinham no sistema de arquivos, de modo que o módulo Numpy Python fornece uma função Carregar txt que carrega dados de um arquivo de texto de uma maneira eficiente. A função loadtxt é usada principalmente para ler e escrever matrizes ou matrizes no arquivo de texto.

Este artigo discutirá os fundamentos do Numpy Load TXT que podem salvar grandes conjuntos de dados, os dados que você deseja ler sobre uma série ou você deseja escrevê -los em um arquivo de texto ou carregá -los na forma de um arquivo de texto formatado simples.

Vamos começar com o exemplo de implementação do código desta função de txt de carga Numpy.

Sintaxe do texto de carga numpy em python

A sintaxe geral que usamos para a função TXT de carga Numpy na aparência de Python dessa maneira.

>> Numpy.loadtxt (fname, dtype = float, comentários = '#', delimiter = nenhum, conversores = nenhum, skiprows = 0, usecols = nenhum, descompack = false, ndmin = 0, coding = 'bytes', max_rows = não)

Parâmetros passados ​​no Numpy Load Txt

A seguir, são apresentados os parâmetros passados ​​no Numpy Load Txt.

fname: Representa um nome de arquivo ou arquivo que deve ser lido.

Dtype: É um parâmetro opcional que define o tipo de dados float da matriz resultante.

Delimitador: É considerado como uma string usada para valores distintos. Por padrão, será um espaço em branco. Lista de strings ou uma string que indica o estado do comentário. Por padrão, será "#".

Conversores: Este parâmetro é tomado como mapeamento de dicionário para o índice de coluna correspondente a uma função que converterá uma coluna mapeada em um valor de flutuação. O valor padrão é considerado nenhum.

Pular linhas: O parâmetro SKIP ROWS é usado para pular o primeiro número especificado de linhas, incluindo comentários.

USECOL: É também um parâmetro opcional que define a coluna que deve ser lida desde o início com zero primeiro.

Desembore: Ele define o valor booleano como verdadeiro ou falso. Se definido como true, ele retornará a transposição da matriz individualmente.

ndim: Um parâmetro opcional que retornará o número mínimo de matrizes de dimensão.

Codificação: Quando o arquivo de entrada é usado para codificar e decodificar os dados. O valor padrão está em bytes.

Max-roble: Após a linha das linhas de pular, ela lê o número máximo de linhas ou, por padrão, ele lerá todas as linhas.

Valor de retorno no Numpy Loadtxt

Ele retorna uma matriz N-Dimensional (Array) com dados importados quando o caminho do arquivo de leitura é especificado no primeiro argumento.

Exemplo 1:

Estamos usando a função Numpy Loadtxt no exemplo abaixo. Nós importamos o módulo Numpy e também o Stringio da função de IO. Este stringio se comporta como um objeto de arquivo.

Em uma variável "A1", passamos Stringio com os diferentes valores, que são como um caminho de arquivo. Em uma variável "A2", chamamos de função loadtxt e passamos o parâmetro "A1", que retorna o caminho do arquivo.

Você pode verificar a saída esperada pela instrução de impressão que fornece o valor de retorno do loadtxt.

importar numpy
De IO Import stringio
A1 = stringio ("3 1 7 \ n 2 8 6")
A2 = Numpy.loadtxt (A1)
Impressão (A2)

A saída nas imagens abaixo mostra os valores de matriz carregados da Numpy.função loadtxt.

Exemplo 2:

No exemplo, usamos o parâmetro dtype na função loadtxt, que representa o tipo de dados de matriz retornada. Aqui, temos uma variável representada como "var_i" que é inicializada com o stringio.

Em Stringio, registramos as informações do arquivo. Temos outra variável como "var_j" para inicializar a função loadtxt. Na função loadtxt, definimos o parâmetro "dtype", que registra os campos. Os nomes dos campos são "gênero_name", "Age_values" e o "Weight_value" e também construem o formato em que eles exibem.

Em seguida, temos uma declaração de impressão tomando um parâmetro como "var_j" que retornará os valores carregados como uma saída.

importar numpy
De IO Import stringio
Var_i = stringio ("macho 35 54.09 \ n fêmea 29 40.99 ")
Var_j = Numpy.loadtxt (var_i, dtype = 'nomes' :( 'gender_name', 'Age_value', 'peso_value'), 'formatos': ('s10', 'i4', 'f4'))
impressão (var_j)

A saída exibe os valores carregados do campo atribuídos a eles.

Exemplo 3:

O programa de exemplo toma "USECOLS" como um parâmetro na função loadtxt. O parâmetro "usecols" especifica qual coluna deve ser lida. Aqui no programa Exemplo, temos uma variável definida como "S1" e atribuímos um valor de Stringio e passamos um dados na função.

Em seguida, temos outra variável declarada como "S2", que é atribuída à função Loadtxt. A função loadtxt aceitará um parâmetro de um "nome do arquivo", "Datatype" e definirá "USecols" como (0,1). A declaração de impressão mostrará o valor retornado da função loadtxt.

importar numpy
De IO Import stringio
S1 = stringio ("5 4.67 \ n 12 6.9 \ n 4 1 ")
S2 = Numpy.loadtxt (s1, dtype = "float", usecols = (0, 1))
Print ("Os valores de matriz carregados são:")
Impressão (S2)

A saída mostra o conteúdo do arquivo carregado em uma forma de ndarray.

Exemplo 4:

Em outro exemplo da função loadtxt, definimos o parâmetro como "descompactar", que leva um verdadeiro valor booleano. Ele transporá a matriz e, em seguida, descompactar a matriz transposta nas variáveis ​​dadas.

Então, no início, declaramos uma variável "var_a" e a inicializamos com a função Stringio. O stringio tem dados nele. Em segundo lugar, chamamos a função loadtxt, que possui parâmetros como nome de arquivo, dtype e descompacte para true.

A função loadtxt retorna a matriz descompactada que é especificada com as variáveis ​​como "l", "m" e "n". Através de uma declaração de impressão, podemos ter a matriz carregada.

importar numpy como np
De IO Import stringio
Var_a = stringio ("2 4 1 \ n 5 8 3 \ n 0 9 6")
(l, m, n) = np.loadtxt (var_a, dtype = "int", descompack = true)
Imprimir ("A saída da matriz carregada é:")
Impressão (L)
impressão (M)
impressão (n)

Como mostrado, a matriz carregada de saída na tela do console do terminal Spyder.

Exemplo 5:

Aqui, temos um programa de exemplo no qual definimos manualmente um parâmetro delimitador na função loadtxt. Em primeiro lugar, definimos uma variável "var1" com dados de arquivo e passamos para uma função Stringio.

Então chamamos a função loadtxt em uma variável especificada "P", "Q" e "R". A função loadtxt toma o "nome do arquivo" como "var1", o delimitador é definido como vírgula (,) que separa os valores ao ler o texto no arquivo.

Temos outro parâmetro "USECOLS", que lê as colunas por valores fornecidos e o parâmetro "Unplack" é definido como true. Por fim, temos uma função de impressão que exibe o valor de retorno da função Numpy loadtxt.

importar numpy
De IO Import stringio
var1 = stringio ("0, 9, 6 \ n4, 8, 10")
P, Q, R = Numpy.loadtxt (var1, delimiter = ',', usecols = (0, 1, 2), descompacione = true)
print ("p =", p)
print ("q =", q)
print ("r =", r)

Na saída abaixo, temos o conteúdo de um arquivo na forma de uma matriz carregada.

Conclusão

Em suma, discutimos a função Numpy Loadtxt através de sua sintaxe e exemplos. Distinguimos os parâmetros passados ​​na carga Numpy.txt com o programa de exemplo. No entanto, a função Numpy loadtxt permite a leitura de dados do arquivo especificando as opções da função loadtxt.