np.genfromtxt(file_name, delimiter='\t', dtype=int, filling_values=0, usecols=range(left,right))

时间: 2024-04-21 15:24:26 浏览: 228
BAT

获取文件名到txt文件中

star5星 · 资源好评率100%
这是一个使用 NumPy 的 genfromtxt 函数从文件中读取数据的代码片段。它的作用是从指定的文件中加载数据，并将其存储为一个 NumPy 数组。 其中的参数解释如下： - `file_name`：要读取的文件名。 - `delimiter`：数据在文件中的分隔符，默认为制表符 `\t`。 - `dtype`：数据的类型，默认为整数类型 `int`。 - `filling_values`：用于填充缺失值的值，默认为 0。 - `usecols`：要加载的列的范围，默认为从 `left` 到 `right` 的所有列。 这段代码将返回一个 NumPy 数组，其中包含从文件中读取的数据。
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txt文件是通用性最好的文件，各种类型的文件都可以调用。上传的代码在各种机型上都能成功运行，尤其适用于化工、机械等领域的各种工业过程控制。
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python将txt文件读入为np.array的方法

今天小编就为大家分享一篇python将txt文件读入为np.array的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

file_path = subdir.path raw_data = np.fromfile(file_path, dtype=np.int8) timeStart = time.time() dims = (1000, 1000, 1024) data = raw_data.reshape(dims) data_crop = data[:, :, :400] print(file_path) # np.savetxt('reshape_data.txt', data_crop, delimiter=',') range_x, range_y, range_z = data_crop.shape

2. 使用 NumPy 中的 np.fromfile() 函数来读取文件数据，数据类型为 np.int8，并将读取的数据存储在 raw_data 变量中。 3. 记录当前时间，并存储在 timeStart 变量中。 4. 给定一个三元组 dims = (1000, ...

修改为仅读取第一文件os.chdir(r"C:\Users\86182\desktop\HW3") files = filter(lambda f:f.endswith(".xy"),os.listdir()) for file in files: data = np.genfromtxt(file , delimiter="," , missing_values="" , filling_values=np.nan) x = data[:,0] y = data[:,1] display(x,y)

data = np.genfromtxt(f, delimiter=",", missing_values="", filling_values=np.nan) x = data[:, 0] y = data[:, 1] display(x, y) 这里我们使用了Python的with语句来打开文件，这样可以确保文件在使用...

python中换种方式输出以下代码：import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.chdir("C:\\Users\\86182\\Desktop\\HW3") files = [f for f in os.listdir() if f.endswith(".xy")] for file in files: data = np.genfromtxt(file, delimiter=",", missing_values="", filling_values=np.nan) x = data[:,0] y = data[:,1]

data = np.genfromtxt(file, delimiter=",", missing_values="", filling_values=np.nan) # Extract x and y values from the data x = data[:,0] y = data[:,1] # Plot the data plt.plot(x, y) # Add ...

Ref = np.genfromtxt(Ref_name, delimiter=',')

这段代码使用了NumPy库的genfromtxt函数来从一个以逗号分隔的文件中加载数据，并将其存储在名为Ref的NumPy数组中。Ref_name是文件的路径和名称。 请注意，这是一个示例代码，具体的使用方式可能会根据您的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable disp_x = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_x.csv', delimiter=',') disp_y = np.genfromtxt('../Star_frames/Noiseless_frames/flow/Star_disp_y.csv', delimiter=',') fig, ax = plt.subplots(figsize=(disp_x.shape[1]/200, disp_x.shape[0]/200)) c = plt.pcolormesh(disp_x + disp_y, vmin=-0.5, vmax=0.5) divider = make_axes_locatable(ax) cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05) plt.colorbar(c, cax=cax) plt.show()

这段代码是用来绘制流场的可视化图像。它首先从csv文件中读取x和y方向上的位移数据，然后使用plt.pcolormesh函数绘制图像。图像的颜色表示位移的大小，颜色范围为-0.5到0.5。最后，通过plt.colorbar函数添加一个颜色...

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 使用 loadtxt() 函数读取 txt 文件，获取花的数据 with open('花的种类.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[0, 1, 2, 3], dtype=float, skiprows=1) labels = np.loadtxt(f, delimiter=',', usecols=[4], dtype=str, skiprows=1) # 划分训练集和测试集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) # 训练模型 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(train_data, train_labels) # 预测结果 pred_labels = knn.predict(test_data) # 计算准确率 accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels) print('预测准确率：', accuracy)计算

预测准确率的计算已经包含在代码中了。代码最后的print('预测准确率：', accuracy)语句会输出预测准确率的结果。您可以直接运行代码，即可得到预测准确率的数值。 如果您希望将预测准确率的数值保存到文件中，...

grd = np.loadtxt(name, delimiter=" ").reshape((1, 64, 64)) iv = np.loadtxt(label, delimiter=" ").reshape((40, 64, 64))是什么意思

这段代码是使用NumPy库中的loadtxt函数，将两个文件中的数据加载进来，并进行了reshape操作，把数据变成了1个...其中name和label是文件路径，delimiter指定文件中数据的分隔符。具体关于NumPy的知识可以参考相关教程。

import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import cross_val_score def excel2m(path):#读excel数据转为矩阵函数 data = xlrd.open_workbook(path) table = data.sheets()[0] # 获取excel中第一个sheet表 nrows = table.nrows # 行数 ncols = table.ncols # 列数 datamatrix = np.zeros((nrows, ncols)) for x in range(ncols): cols = table.col_values(x) cols1 = np.matrix(cols) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作 datamatrix[:, x] = cols1 # 把数据进行存储 return datamatrix x=excel2m("factors.xlsx") x=np.matrix(x) y=excel2m("RON.xlsx") y=np.matrix(y) rfc=RandomForestClassifier(n_estimators=10,random_state=0) score=[] for i in range(1,200,10): rfe = RFE(estimator=rfc, n_features_to_select=i, step=10).fit(x, y.astype('int')) rfe.support_.sum() rfe.ranking_ x_wrapper=rfe.transform(x) once=cross_val_score(rfc,x_wrapper,y.astype('int'),cv=5).mean() score.append(once) plt.figure(figsize=[20,5]) plt.plot(range(1,200,10),score) plt.xticks(range(1,200,10)) plt.show() np.savetxt('score.csv', score, delimiter = ',') # 确定选择特征数量后，看各个特征得分排名 # 每个特征的得分排名，特征得分越低（1最好），表示特征越好 #print(rfe.ranking_) #np.savetxt('ranking.csv', rfe.ranking_, delimiter = ',') # 每次交叉迭代各个特征得分 #print(rfe.grid_scores_) #np.savetxt('grid_scores.csv', rfe.grid_scores_, delimiter = ',')

这段代码主要实现的功能是特征筛选，其中使用了随机森林分类器（RandomForestClassifier）和递归特征消除算法（RFE），以提高模型的准确性和降低过拟合的风险。 具体流程为：首先将读取的excel数据转换为矩阵形式，...

model1 = GaussianNB() model1.fit(X_train_st_tiny, y_train_st) y_pred = model1.predict_proba(X_test_st_tiny) y = y_pred[:, 1] c = np.arange(9000) np.savetxt('..\data_handled\_NB.txt', (c, y, y_test)) data = np.genfromtxt('..\data_handled\_NB.txt') transpose_data = np.transpose(data) np.savetxt('..\data_handled\_NB.txt', transpose_data, fmt="%d %0.9f %d", delimiter='\n', newline="\n")

4. 使用 np.genfromtxt 函数读取保存的文本文件，并将其转置，然后使用 np.savetxt 函数将转置后的数据重新保存到同一个文件中，格式为每行三个数，分别表示样本编号、预测概率和真实标签，使用 fmt 和 delimiter ...

random.seed(0) np.random.seed(0) #Number of abstract nodes num_nodes = 5#10#int(sys.argv[1])#5 #Number of candidate services num_services = 5#10#int(sys.argv[2])#20 num_qos = 4 num_iters = 400 graph_name="SEQUENTIAL_" source = 0 sink = num_nodes adj_name = graph_name+'autogen_nodes'+str(num_nodes)+'_serv'+str(num_services)+'.npy' adjacencyMatrix = np.load(adj_name)#, delimiter=','np.load('autogen_nodes5_serv5.npy') qos_serv_name = name = "massive_qos_services_nodes"+str(num_nodes)+"_services"+str(num_services)+'.npy' unnorm_qos_services = np.load(qos_serv_name) conc_name = graph_name+'concrete_autogen_nodes'+str(num_nodes)+"_serv"+str(num_services)+'.npy' concreteAdjacencyMatrix = np.load(conc_name) minimize = [0,1] maximize =

2. np.random.seed(0)：设置numpy的随机数种子为0，这样可以保证numpy生成的随机数也是一样的。 3. num_nodes = 5：设置变量num_nodes的值为5。 4. num_services = 5：设置变量num_services的值为5。 5. ...

解释data = np.genfromtxt(d2l.download('airfoil'), dtype=np.float32, delimiter='\t')

这行代码使用了NumPy库中的genfromtxt函数，用于从指定的文件中加载数据并生成一个NumPy数组。 具体解释如下： - d2l.download('airfoil') 是一个函数调用，它下载了名为'airfoil'的文件，并返回文件的路径。 -...

def load_matrix(file_name): data = np.loadtxt(file_name, delimiter='\t') filtered_data = data[data != 0] return filtered_data 我现在需要返回矩阵✖️矩阵的转置

data = np.loadtxt(file_name, delimiter='\t') filtered_data = data[data != 0] matrix = filtered_data.reshape((-1, 2)) # 假设原始数据是一维数组，每两个元素构成一行 return np.dot(matrix, matrix.T) ...

错误改正：import xlrd import numpy as np wb=xlrd.open("历年总人口.xls") sheet=wb.sheet_by_index(0) col_0=sheet.col_values(0) col_1=sheet.col_values(1) col_2=sheet.col_values(2) col_4=sheet.col_values(4) year=col_0[38:] total=col_1[38:] man=col_2[38:] woman=col_4[38:] year=[int(c) for c in year] total=[int(c) for c in total] man=[int(c) for c in man] woman=[int(c) for c in woman] arr=np.array(year).reshape(m,1) arr=np.insert(arr,1,values=total,axis=1) arr=np.insert(arr,1,values=man,axis=1) arr=np.insert(arr,1,values=woman,axis=1) file='历年总人口.csv' np.savetxt(file,arr,fmt='%i',delimiter=',',comments='',header='年份,年末总人口,男性人口,女性人口') x=np.loadtxt(file,dtype=np.int,,delimiter=',',skiprows=1) print(x)

import xlrd import numpy as np wb = xlrd.open_workbook("历年总人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)...x = np.loadtxt(file,dtype=np.int,delimiter=',',skiprows=1) print(x)

np.savetxt(pilot_file_name, delimiter= , )

np.savetxt(file_path, array, delimiter=',', fmt='%s', newline='', header='', comments='#') 其中： - file_path: 要保存文件的路径字符串，例如pilot_file_name是你提到的变量名，包含了要保存文件的...

优化这段代码import numpy as np fp=np.genfromtxt(C:/Exam/2274135219/Python编程题/2/成绩单数字.csvdelimiter=’,’, encoding='urf-8’) a=np.round(np.mean(fp,axis=1),decimals=1) b=np.round(np.median(fp,axis=1),decimals=1) c=np.round(np.std(fp,axis=1),decimals=1) for i in range(len(a)): print(’{:.1f}，{:.1f},{:.1f}'.format(a[i],b[i],c[1]))

fp = np.genfromtxt(f, delimiter=',') a = np.around(np.mean(fp, axis=1), decimals=1) b = np.around(np.median(fp, axis=1), decimals=1) c = np.around(np.std(fp, axis=1), decimals=1) result = ['{:.1f...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] print(file_path) # np.savetxt('reshape_data.txt', data_crop, delimiter=',') range_x, range_y, range_z = data_crop.shape x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] C++ Eigen::Tensor

Eigen::Tensor is a C++ library for tensor operations, developed by the Eigen team. It provides a high-level API for performing tensor operations, such as tensor addition, multiplication, and ...

range_x = 100 range_y=100 x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy 转C++

vector<vector<int>> x(range_x, vector<int>(range_y)); vector<vector<int>> y(range_x, vector<int>(range_y)); for (int i = 0; i < range_x; i++) { for (int j = 0; j < range_y; j++) { x[i][j] = i; y[i]...

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