Python文件读取不读取逗号,把str数据都转为int
时间: 2024-02-25 22:52:38 浏览: 20
在 Python 中,可以使用 `split()` 方法将字符串按照指定的分隔符分割成多个子字符串,并使用 `int()` 函数将这些子字符串转换为整数类型。例如,假设有一个名为 `data.txt` 的文本文件,其中每行都是由逗号分隔的整数:
```
1,2,3,4,5
6,7,8,9,10
```
可以使用以下代码读取该文件,并将每行数据转换为整数列表:
```python
with open('data.txt', 'r') as f:
lines = f.readlines() # 读取所有行
for line in lines:
nums = [int(x) for x in line.strip().split(',')] # 去除换行符,按逗号分隔并转换为整数
print(nums)
```
输出结果如下:
```
[1, 2, 3, 4, 5]
[6, 7, 8, 9, 10]
```
在这个例子中,我们首先使用 `readlines()` 方法读取了所有行,然后遍历每一行,使用 `strip()` 方法去除换行符,使用 `split()` 方法按逗号分隔成多个子字符串,最后使用列表解析式和 `int()` 函数将每个子字符串转换为整数类型。
相关问题
python用numpy读取txt文件
### 回答1:
可以使用numpy中的loadtxt函数来读取txt文件。
下面是一个示例代码,假设我们要读取名为data.txt的文件:
```
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
print(data)
```
在这个例子中,我们使用逗号作为分隔符来读取数据。如果你的文件使用不同的分隔符,可以相应地更改delimiter参数的值。
请注意,loadtxt函数默认情况下会将所有数据转换为浮点数类型。如果你需要读取不同的数据类型,可以使用dtype参数来指定数据类型,例如:
```
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype=str)
print(data)
```
在这个例子中,我们将数据类型指定为字符串类型。
如果你的文件包含不同的数据类型,可以使用dtype参数来指定每一列的数据类型,例如:
```
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', dtype={'names': ('name', 'age', 'gender'), 'formats': ('U10', 'i4', 'U1')})
print(data)
```
在这个例子中,我们指定了三列数据,分别为名字、年龄和性别。我们将每列的数据类型指定为字符串、32位整数和单个字符。
希望这可以帮助到你!
### 回答2:
Python是一种强大的编程语言,它具有丰富的内置库和第三方库,其中最受欢迎和最强大的就是NumPy。NumPy是Python语言中处理数值计算和科学计算的重要库,它提供了一个强大的多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。
在Python中,我们可以使用NumPy读取和处理文本文件。读取文本文件的方法非常简单,首先需要导入NumPy库,然后调用NumPy中的loadtxt()函数即可实现读取txt文件。
loadtxt()函数的语法非常简单,如下所示:
numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)
其中,fname表示要读取的文本文件名,dtype表示读取的数据类型,默认为float。comments表示注释的标识符,默认为‘#’。delimiter表示分隔符,默认为空格。converters表示将特定数据转换为特定格式的函数。skiprows表示跳过的行数,默认为无。usecols表示读取的列数,默认为所有列。unpack表示是否分离多维数组(如果有)。ndmin表示生成的数组的最小维数。encoding表示文本编码,默认为“bytes”。max_rows表示最大读取的行数。
例如,我们可以使用以下代码读取一个1维数组:
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')
print(data)
如果我们要读取一个2维数组,并换行将数组打印出来,可以使用以下代码:
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
print(data)
for row in data:
print(row)
通过上述代码可以读取一个以逗号分隔的文本文件,并使用循环遍历数组中的每一行数据,输出每行数据。上述是关于Python使用NumPy读取txt文件的简单介绍,希望能帮助大家更好地实践和应用Python和NumPy。
### 回答3:
Python作为一种高级编程语言,拥有众多的库和工具,其中包括NumPy,这是一个专门用于科学计算的库,广泛应用于数据分析、机器学习和深度学习等领域。NumPy可以快速高效地处理多维数组,并提供各种数学函数和统计函数,所以处理大量数据情况下非常方便快捷。本篇文章将介绍如何使用NumPy读取文本文件。
首先,我们需要准备一个文本文件,以便演示如何使用NumPy读取文本文件。在此我们使用一个简单的例子来说明,文件名为data.txt,里面包含以下数据:
1 2
3 4
5 6
接下来,我们需要导入NumPy库:
import numpy as np
然后,我们可以使用NumPy中的loadtxt()函数来加载我们的数据文件:
data = np.loadtxt('data.txt')
其中,'data.txt'是文件名(请注意文件路径),这会将数据读取到一个NumPy数组中。
如果我们在加载文件时想要指定数据类型,可以通过添加dtype参数来实现(例如,int或float):
data = np.loadtxt('data.txt', dtype=int)
现在,我们可以输出数组,查看是否正确读取文件:
print(data)
输出结果为:
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
此时,我们已经成功地使用NumPy读取文本文件。读取csv文件同理,只需要将txt文件改成csv文件,即可采用该方法进行读取。
python 读取config 文件指定数组
可以使用 Python 内置的 ConfigParser 模块来读取配置文件中的数组。下面是一个简单的示例:
假设有一个名为 `config.ini` 的配置文件,其中有一个名为 `[MySection]` 的部分,包含一个名为 `my_array` 的数组:
```
[MySection]
my_array = 1, 2, 3, 4, 5
```
可以使用以下代码读取并解析该配置文件:
```python
import configparser
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
my_array_str = config.get('MySection', 'my_array')
my_array = [int(x.strip()) for x in my_array_str.split(',')]
print(my_array)
```
输出结果为:
```
[1, 2, 3, 4, 5]
```
这里首先导入 ConfigParser 模块,然后创建一个 ConfigParser 对象,并使用其 `read()` 方法读取配置文件。接着使用 `get()` 方法获取 `my_array` 的值,并将其转换为列表类型。注意,这里需要先将字符串按逗号分隔,再使用 `strip()` 方法去除空格,并使用 `int()` 方法将字符串转换为整数。最后打印输出结果即可。