NumPy怎么使用genfromtxt导入数据

这篇"NumPy怎么使用genfromtxt导入数据"文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇"NumPy怎么使用genfromtxt导入数据"文章吧。

genfromtxt介绍

先看下genfromtxt的定义：

numpy.genfromtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=" !#$%&'()*+, -./:;<=>?@[\]^{|}~", replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes')

genfromtxt可以接受多个参数，这么多参数中只有fname是必须的参数，其他的都是可选的。

fname可以有多种形式，可以是file, str, pathlib.Path, list of str, 或者generator。

如果是单独的str，那么默认是本地或者远程文件的名字。如果是list of str，那么每个str都被当做文件中的一行数据。如果传入的是远程的文件，这个文件会被自动下载到本地目录中。

genfromtxt还可以自动识别文件是否是压缩类型，目前支持两种压缩类型：gzip 和 bz2。

接下来我们看下genfromtxt的常见应用：

使用之前，通常需要导入两个库：

from io import StringIOimport numpy as np

StringIO会生成一个String对象，可以作为genfromtxt的输入。

我们先定义一个包含不同类型的StringIO:

s = StringIO(u"1,1.3,abcde")

这个StringIO包含一个int,一个float和一个str。并且分割符是 ,。

我们看下genfromtxt最简单的使用：

In [65]: data = np.genfromtxt(s)In [66]: dataOut[66]: array(nan)

因为默认的分隔符是delimiter=None，所以StringIO中的数据会被作为一个整体转换成数组，结果就是nan。

下面我们添加一个逗号分割符：

In [67]: _ = s.seek(0)In [68]: data = np.genfromtxt(s,delimiter=",")In [69]: dataOut[69]: array([1. , 1.3, nan])

这次有输出了，但是最后一个字符串因为不能被转换成为float，所以得到了nan。

注意，我们第一行需要重置StringIO的指针到文件的开头。这里我们使用 s.seek(0)。

那么怎么把最后一个str也进行转换呢？我们需要手动指定dtype：

In [74]: _ = s.seek(0)In [75]: data = np.genfromtxt(s,dtype=float,delimiter=",")In [76]: dataOut[76]: array([1. , 1.3, nan])

上面我们指定了所有的数组类型都是float，我们还可以分别为数组的每个元素指定类型：

In [77]: _ = s.seek(0)In [78]: data = np.genfromtxt(s,dtype=[int,float,'S5'],delimiter=",")In [79]: dataOut[79]: array((1, 1.3, b'abcde'), dtype=[('f0', '
我们分别使用int，float和str来对文件中的类型进行转换,可以看到得到了正确的结果。
除了指定类型，我们还可以指定名字，上面的例子中，我们没有指定名字，所以使用的是默认的f0,f1,f2。看一个指定名字的例子：
In [214]: data = np.genfromtxt(s, dtype="i8,f8,S5",names=['myint','myfloat','mystring'], delimiter=",")In [215]: dataOut[215]:array((1, 1.3, b'abcde'),  dtype=[('myint', '
分隔符除了使用字符之外，还可以使用index：
~~~pythonIn [216]: s = StringIO(u"11.3abcde")
In [216]: s = StringIO(u"11.3abcde")
In [217]: data = np.genfromtxt(s, dtype=None, names=['intvar','fltvar','strvar'],
…: delimiter=[1,3,5])
In [218]: data
Out[218]:
array((1, 1.3, b'abcde'),
dtype=[('intvar', '
上面我们使用index作为s的分割。
# 多维数组
如果数据中有换行符，那么可以使用genfromtxt来生成多维数组：
~~~Python
>>> data = u"1, 2, 3\n4, 5, 6″
>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",")
array([[ 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6.]])
autostrip
使用autostrip 可以删除数据两边的空格：
>>> data = u"1, abc , 2\n 3, xxx, 4">>> # Without autostrip>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",", dtype="|U5")array([['1', ' abc ', ' 2'],   ['3', ' xxx', ' 4']], dtype='>> # With autostrip>>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",", dtype="|U5", autostrip=True)array([['1', 'abc', '2'],   ['3', 'xxx', '4']], dtype='
comments
默认的comments 是 # ，数据中所有以# 开头的都被看做是注释。
>>> data = u"""#... # Skip me !... # Skip me too !... 1, 2... 3, 4... 5, 6 #This is the third line of the data... 7, 8... # And here comes the last line... 9, 0... """>>> np.genfromtxt(StringIO(data), comments="#", delimiter=",")array([[1., 2.],       [3., 4.],       [5., 6.],       [7., 8.],       [9., 0.]])
跳过行和选择列
可以使用skip_header 和 skip_footer 来跳过返回的数组特定的行：
>>> data = u"\n".join(str(i) for i in range(10))>>> np.genfromtxt(StringIO(data),)array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])>>> np.genfromtxt(StringIO(data),...               skip_header=3, skip_footer=5)array([ 3.,  4.])
可以使用usecols 来选择特定的行数：
>>> data = u"1 2 3\n4 5 6">>> np.genfromtxt(StringIO(data), usecols=(0, -1))array([[ 1.,  3.],       [ 4.,  6.]])
如果列还有名字的话，可以用usecols 来选择列的名字：
>>> data = u"1 2 3\n4 5 6">>> np.genfromtxt(StringIO(data),...               names="a, b, c", usecols=("a", "c"))array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)],      dtype=[('a', '>> np.genfromtxt(StringIO(data),...               names="a, b, c", usecols=("a, c"))    array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)],          dtype=[('a', '
以上就是关于"NumPy怎么使用genfromtxt导入数据"这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注行业资讯频道。