python读取npy

时间: 2023-09-14 12:03:29 浏览: 535

python 读取文件并把矩阵转成numpy的两种方法

### Python读取文件并将矩阵转换为Numpy的两种方法 #### 方法一：基本字符串操作结合Numpy转换在本方法中，我们首先打开一个文件，然后读取其内容，并通过字符串分割的方式将其转换为列表。之后，我们再利用Numpy将这个列表转换为数组。 1. **文件读取**： ```python file = open('filename') a = file.read() ``` 2. **字符串分割**： - 首先按照换行符`\n`分割字符串，得到每一行的内容。 ```python b = a.split('\n') ``` - 然后对每一行再次进行分割，这次是按照空格进行。 ```python for i in range(len(b)): b[i] = b[i].split() ``` 3. **列表维度分析**： - `len(b)`：获取总的行数。 - `len(b[0])`：获取第一行的列数。 - `b[0][311]`：获取第一行第312个元素。 4. **Numpy数组转换**： - 使用`np.array()`函数将列表转换为Numpy数组。 ```python import numpy as np b = np.array(b) ``` 5. **类型确认**： - 使用`type()`函数确认变量`b`的类型。 ```python type(b) # 输出<numpy.ndarray> ``` **注意**：此方法中，得到的Numpy数组虽然可以进行一般的数学运算（如加减），但在某些情况下可能不支持更复杂的运算（例如乘除等）。 #### 方法二：使用`np.loadtxt`直接读取并转换第二种方法采用了Numpy自带的`np.loadtxt`函数，该函数可以非常方便地将文件中的数据读取为Numpy数组。 1. **定义函数**： ```python def get_cub_train_attr(filepath): cub_attrs = np.loadtxt(file, delimiter='') # 读取数据，并且自动转换成numpy cub_attrs = cub_attrs / 100 # 可以直接进行运算 train_label = np.zeros((150, 312)) train_label = cub_attrs[0:150, :] # 取前150行 return train_label ``` 2. **参数解析**： - `file`: 指定文件路径。 - `delimiter=''`: 设置分隔符，默认为空，表示任意空白字符（包括空格和Tab键等）。 3. **数组运算**： - 直接使用`cub_attrs / 100`进行数组内的元素除法操作。 4. **子数组提取**： - 通过切片操作`cub_attrs[0:150, :]`获取数组的一部分作为新的数组。 **总结**： - **方法一**适用于较为简单的数据格式，可以通过自定义方式灵活控制数据的处理流程。但可能在处理复杂数据时效率较低。 - **方法二**利用了Numpy强大的内置函数，不仅能够快速读取数据，还能直接进行数学运算，非常适合大数据量的处理。这两种方法各有优势，根据实际需求选择合适的方法即可。对于初学者而言，建议先尝试方法一，熟悉Python的基本操作后再学习方法二，以便更好地理解Numpy的强大功能。

要使用Python读取.npy文件，你需要先安装NumPy库。可以通过在终端或命令行窗口中输入以下命令来完成安装： pip install numpy 一旦安装了NumPy库，你可以使用NumPy的load函数来读取.npy文件。下面是一个读取.npy文件的例子： import numpy as np arr = np.load('file.npy') 在这个例子中，我们导入了NumPy库并使用load函数读取名为'file.npy'的文件。读取后的数据存储在变量arr中，你可以在后续的代码中使用这个数组进行数据分析、科学计算或机器学习等操作。1234

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