怎么用loadtxt()读取txt范围行数内的数据,请给出python代码
时间: 2024-05-14 15:14:12 浏览: 19
假设要读取txt文件中的第5-10行数据,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
# 读取第5-10行数据,行数从0开始计数
data = np.loadtxt('file.txt', skiprows=4, max_rows=6)
# 打印读取的数据
print(data)
```
其中,`skiprows`参数表示跳过前面的行数,此处为4表示跳过前面的4行,因为行数从0开始计数;`max_rows`参数表示最多读取的行数,此处为6表示最多读取6行,即第5-10行。
相关问题
怎么用np.loadtxt()读取txt中的1000行数据,给出python代码
假设txt文件名为data.txt,数据以空格分隔,每行有10个数据,可以使用以下代码读取前1000行数据:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=' ', max_rows=1000)
print(data.shape) # 输出数据的维度
```
其中,`delimiter`参数指定数据的分隔符,`max_rows`参数指定最大读取的行数。读取后得到的数据为一个二维数组,可以使用`shape`属性查看其维度。
给出灰色关联评价法的python完整代码,数据通过文件输入
以下是灰色关联评价法的Python完整代码,其中包括从文件读取数据、预处理、计算灰色关联度和输出结果的步骤:
```python
import numpy as np
# 从文件读取数据
data = np.loadtxt("data.txt")
# 数据预处理
n = len(data)
m = len(data[0])
x0 = np.zeros(m)
for j in range(m):
x0[j] = np.min(data[:, j])
delta = np.zeros((n, m))
for i in range(n):
for j in range(m):
delta[i][j] = (data[i][j] - x0[j]) / x0[j]
# 计算灰色关联度
r = np.zeros(n)
for i in range(n):
s = 0
for j in range(m):
s += delta[i][j]
r[i] = 1 / m * s
rho = np.zeros(n)
for i in range(n):
s = 0
for j in range(m):
s += (delta[i][j] - r[i]) ** 2
rho[i] = np.sqrt(1 / m * s)
# 输出结果
print("灰色关联度:", r)
print("灰色关联系数:", rho)
```
其中,`data.txt` 文件中应该包含需要计算灰色关联度的数据,每行代表一个样本,每列代表一个属性。在代码中,我们首先使用 `np.loadtxt()` 函数从文件中读取数据,并得到数据的行数 `n` 和列数 `m`。然后,我们将每个属性的最小值保存到 `x0` 中,将每个样本与最小值的差值除以最小值保存到 `delta` 中。接下来,我们计算灰色关联度 `r` 和灰色关联系数 `rho`。最后,我们输出结果。
需要注意的是,在使用灰色关联评价法时,需要对数据进行预处理,将各属性的取值范围统一到 [0,1] 区间内,这样才能比较它们之间的关联程度。在上面的代码中,我们使用每个属性的最小值作为标准值,将每个样本的属性值除以最小值,得到的结果即为预处理后的数据。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)