np.genfromtxt和np.loadtxt

时间: 2023-04-20 09:03:26 浏览: 124
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np.genfromtxt和np.loadtxt都是numpy中用于读取文本文件数据的函数。 np.genfromtxt可以自动处理缺失值和不同数据类型，而np.loadtxt只能处理同一数据类型的文件。 np.genfromtxt还可以处理带有分隔符的文件，而np.loadtxt只能处理空格分隔的文件。 总的来说，np.genfromtxt更加灵活和强大，但是在处理大型文件时可能会比np.loadtxt慢一些。
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请解释以下代码： data = np.loadtxt('data/{}.txt'.format(dataset)) n, _ = data.shape idx = np.array([i for i in range(n)], dtype=np.int32) idx_map = {j: i for i, j in enumerate(idx)} edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32) edges = np.array(list(map(idx_map.get, edges_unordered.flatten())), dtype=np.int32).reshape(edges_unordered.shape) adj = sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(n, n), dtype=np.float32)

5. edges_unordered = np.genfromtxt(path, dtype=np.int32)：从文件中读取边的数据，将数据加载到一个 NumPy 数组 edges_unordered 中，每行代表一条边，每列为边的两个端点的节点编号。 6. edges = np.array...

np.loadtxt处理列表

np.loadtxt() 是一个 NumPy 库中的函数，用于从文本文件中读取数据并将其存储为 NumPy 数组。以下是使用 np.loadtxt() 函数处理列表的...如果数据文件中每行的元素数不同，则可以使用 np.genfromtxt() 函数来读取数据。

real=np.array(real)

2. 如果real是一个文本文件名，你可以先读取txt文件，然后转换为数组，如果文件内容已经按照逗号分隔（如CSV文件），可以使用numpy.loadtxt或numpy.genfromtxt： python if "file_name.txt" == real: # ...

The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wangchao\PycharmProjects\pythonProject\温控模型1.py", line 62, in <module> data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',') File "D:\anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 1338, in loadtxt arr = _read(fname, dtype=dtype, comment=comment, delimiter=delimiter, File "D:\anaconda\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 999, in _read arr = _load_from_filelike( ValueError: could not convert string '最高温度' to float64 at row 0, column 1.

如果第一行是标题行，你可以使用 np.genfromtxt 函数并指定跳过第一行来读取数据。例如： python data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1) 如果你需要在列名中包含中文，可以...

x_train = x_train.astype(np.float64) AttributeError: 'str' object has no attribute 'astype'

您可以使用Numpy的loadtxt或genfromtxt方法读取文本文件，并将其转换为Numpy数组。 请尝试以下修改代码： import numpy as np # 检查x_train是否为字符串对象 if isinstance(x_train, str): # 如果x_train是...

Traceback (most recent call last): File "class_perclos.py", line 8, in <module> data = np.loadtxt('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/perclos/0-0.38-perclos.txt', usecols=(1,)) File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 1148, in loadtxt for x in read_data(_loadtxt_chunksize): File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 992, in read_data vals = [vals[j] for j in usecols] File "/home/w123/anaconda3/envs/face/lib/python3.7/site-packages/numpy/lib/npyio.py", line 992, in vals = [vals[j] for j in usecols] IndexError: list index out of range

如果数据文件中的列数不固定，可以考虑使用genfromtxt函数，该函数可以处理缺失值和变长列等情况。例如： python data = np.genfromtxt('/home/w123/Documents/data-analysis/40-0-data/perclos/0-0.38-...

Traceback (most recent call last): File "D:/trade/汇总分析.py", line 89, in <module> data = np.loadtxt(filename6, delimiter=',', skiprows=1, encoding='utf-8') File "C:\Users\LXC\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 1148, in loadtxt for x in read_data(_loadtxt_chunksize): File "C:\Users\LXC\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 999, in read_data items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)] File "C:\Users\LXC\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 999, in items = [conv(val) for (conv, val) in zip(converters, vals)] File "C:\Users\LXC\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 736, in floatconv return float(x) ValueError: could not convert string to float: 'BK1046' Process finished with exit code 1

data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype='str', skip_header=1) # 获取第二列数据 col2 = data[:, 1] # 输出第二列数据 print(col2) 在上面的代码中，使用genfromtxt函数读取csv文件，并将...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit #position plt.close('all') data=np.loadtxt('DATAA (1).txt',delimiter=',') t=data[:,0] x=data[:,1] t = t[130:790] x = x[130:790] plt.figure() plt.plot(t,x) plt.xlabel('time') plt.ylabel('position') max_val=max(x) max_i=list(x).index(max_val) #position up plt.figure() t_up=t[:max_i] x_up=x[:max_i] plt.plot(t_up,x_up,'r*') def fit1(t,v0,a1,x0): return x0+v0*t+0.5*a1*t**2 popt,pcov = curve_fit(fit1, t_up, x_up) plt.plot(t_up, fit1(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #position down plt.figure() t_down=t[max_i:] x_down=x[max_i:] plt.plot(t_down,x_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit1, t_down, x_down) plt.plot(t_down, fit1(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #velocity n1=20 data=[] delta=t[1]-t[0] for i in range (n1,len(t)-n1): deri=(x[i+n1]-x[i-n1])/(2*n1*delta) data.append(deri) v=np.array(data) t= t[n1:-n1] plt.figure() plt.plot(t,v,'r*') #velocity up plt.figure() t_up=t[:max_i-n1] v_up=v[:max_i-n1] plt.plot(t_up,v_up,'r*') def fit2(t,v0,a): return v0+a*t popt,pcov = curve_fit(fit2, t_up, v_up) plt.plot(t_up, fit2(t_up,*popt),'k', linewidth=2) #velocity down plt.figure() t_down=t[max_i-n1:] v_down=v[max_i-n1:] plt.plot(t_down,v_down,'r*') popt,pcov = curve_fit(fit2, t_down, v_down) plt.plot(t_down, fit2(t_down,*popt),'k', linewidth=2) #acceleration n2=2 data2=[] for i in range (n2,len(v)-n2): deri=(v[i+n2]-v[i-n2])/(2*n2*delta) data2.append(deri) a=np.array(data2) t= t[n2:-n2] plt.figure() plt.plot(t,a,'r*') import statistics a_up_mean=statistics.mean(a[:max_i-n1-n2]) a_down_mean=statistics.mean(a[max_i-n1-n2:])出现这个错误ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'

你可以尝试使用 np.genfromtxt 函数来读取数据文件，这个函数可以更好地处理数据文件中的错误。例如，你可以使用以下代码替换 loadtxt 函数： data = np.genfromtxt('DATAA (1).txt', delimiter='\t', skip...

numpy读取csv，不使用loadtxt

在上述代码中，genfromtxt函数接受三个参数：文件路径、分隔符和跳过的头部行数。这里使用逗号作为分隔符，并跳过了第一行头部信息。读取结果保存在data变量中，可以直接打印输出。 需要注意的是，如果csv文件中...

TypeError: loadtxt() got an unexpected keyword argument 'header'

data = np.genfromtxt('data.txt', skip_header=1) 这个代码块将跳过第一行，然后将所有行加载到名为data的NumPy数组中。 如果您想要使用loadtxt()函数读取具有标题行的文本文件，则需要在加载数据之后...

用 Numpy 读取 csv 数据中的 鸢尾花数据，并打印查看数据信息。 主要步骤： （1）用 numpy 的 loadtxt 文件读取方法加载并查看 iris.csv 3、用 Numpy（亦可用 Pandas）将读取的数据按鸢尾花类别进行 划分。主要步骤： （1）读取 iris.csv 中的数据，并将最后一列中的鸢尾花种类进 行划分 （2）将划分好的数据分配到不同子集（或直接切片使用） 4、以前三个数据属性【花萼长度 花萼宽度 花瓣长度】为三个 轴，用 Matplotlib 创建 3D 画布，并将上述鸢尾花类别的数据画到子 图中。主要步骤： （1）创建画布，为三个轴分配属性名称 （2）将读取数据到的数据按类别 （3）用不同的颜色区分三种鸢尾花数据 ，其中iris.csv中有setosa这样的字母

data = np.loadtxt('iris.csv', delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0, 1, 2, 3)) print('数据信息：') print('数据类型：', type(data)) print('数据形状：', data.shape) print('数据前5行：\n', data[:5]) ...

.data怎么导入python

3. 使用loadtxt()函数来读取.data文件并导入数据：data = np.loadtxt('filename.data')，其中filename.data是你要导入的.data文件的路径和文件名。 4. 现在，可以使用data数组来操作和分析导入的数据了...

错误使用 load 无法读取文件 '.\20200103.txt'。输入必须为 MAT 文件或包含每行列数相同的数值数据的 ASCII 文件。

如果你需要读取文本文件，可以使用 loadtxt 或者 genfromtxt 函数。例如： python import numpy as np data = np.loadtxt('.\20200103.txt') 这样就可以读取ASCII格式的文本文件了。如果你的文本文件的每...

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