用python按列读取一个txt文件，并分别保存到数组中

假设txt文件的每一列都是数字，可以使用以下代码读取并保存到数组中：

# 打开文件
with open('myfile.txt', 'r') as f:
    # 初始化空数组
    col1 = []
    col2 = []
    col3 = []
    # 逐行读取文件
    for line in f:
        # 按照空格分隔每一行，得到一个列表
        parts = line.split()
        # 将每一列的值保存到对应数组中
        col1.append(float(parts[0]))
        col2.append(float(parts[1]))
        col3.append(float(parts[2]))

# 打印数组
print(col1)
print(col2)
print(col3)

这里假设txt文件中每一行有三列，以空格分隔。如果每一列的数据类型不是数字，需要根据实际情况进行修改。

相关问题

用python读取txt文件保存到数组

可以的，您可以使用Python内置的open()函数打开txt文件，然后使用read()方法读取文件内容并保存到变量中，最后使用split()方法将内容分割成数组。例如：

with open('example.txt', 'r') as f:
    content = f.read()
    my_array = content.split('\n')

这样就将txt文件中的每一行保存到了my_array数组中。

使用python读取CSV文件标签和数据保存到数组

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取CSV文件，并将标签和数据分别保存到数组。以下是步骤：

首先，确保已安装pandas库，如果没有，可以使用pip install pandas命令进行安装。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('filename.csv')  # 将'filename.csv'替换为你实际的文件路径

# 分割标签（通常位于DataFrame的第一列或最后一列）
labels = data.iloc[:, 0]  # 如果标签在第一列，如果是最后一列则用data.iloc[:, -1]
data = data.drop(labels=0, axis=1)  # 移除标签列，假设第一列为标签

# 将数据转换为numpy数组（如果需要）
if isinstance(data, pd.DataFrame):
    data_array = data.values
else:
    print("数据已经是数组类型")
else:
    raise ValueError("无法识别的数据类型")

# 将标签转换为numpy数组
label_array = labels.values

# 结果展示
print("Data array:", data_array)
print("Label array:", label_array)