numpy读取不同文件行数据存成一个新的数组

numpy可以使用loadtxt函数读取不同文件中的行数据并存储为一个新的数组。

loadtxt函数可以从文本文件中加载数据，并以指定的数据类型存储为一个numpy数组。以下是使用loadtxt函数读取不同文件行数据存成一个新的数组的步骤：

1. 首先，需要导入numpy库，使用以下语句导入numpy：

import numpy as np

2. 然后，使用loadtxt函数加载数据。loadtxt函数有多个参数，其中最重要的是文件名（fname）和分隔符（delimiter）。

data = np.loadtxt(fname, delimiter)

其中fname是需要读取的文件名，可以是相对路径或绝对路径。delimiter是分隔符，默认为任意空格。

3. 最后，可以对加载的数据进行进一步处理，如使用切片分离数据的不同列、进行数据类型转换等。

new_array = data[:, 0]  # 选择第一列数据

以上步骤将加载的数据存储在名为data的numpy数组中，并使用切片操作选择出感兴趣的列数据存储在名为new_array的新数组中。

通过以上步骤，就可以使用numpy的loadtxt函数读取不同文件中的行数据并存储为一个新的数组。

相关问题

numpy读取文件数组

NumPy是一个Python库，用于进行科学计算和数据分析。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。下面是使用NumPy读取文件数组的一般步骤：

1. 导入NumPy库：

   import numpy as np

2. 使用`np.loadtxt()`函数读取文件：

   data = np.loadtxt('filename.txt')

这里的`filename.txt`是你要读取的文件名，可以是文本文件或CSV文件。

3. 可选：指定文件的分隔符和数据类型：

   data = np.loadtxt('filename.txt', delimiter=',', dtype=int)

如果你的文件使用逗号或其他分隔符分隔数据，可以使用`delimiter`参数指定分隔符。另外，你还可以使用`dtype`参数指定数据类型，如`int`、`float`等。

4. 可选：跳过文件的头部或指定要读取的列：

   data = np.loadtxt('filename.txt', skiprows=1, usecols=(0, 2, 4))

如果文件的第一行是标题或其他不需要的信息，可以使用`skiprows`参数跳过指定行数。另外，你还可以使用`usecols`参数指定要读取的列。

5. 可选：处理缺失值：

   data = np.genfromtxt('filename.txt', missing_values='NA', filling_values=0)

如果文件中包含缺失值，可以使用`missing_values`参数指定缺失值的表示方式，并使用`filling_values`参数指定填充缺失值的值。

以上是使用NumPy读取文件数组的基本步骤。你可以根据具体的需求进行参数的调整和数据的处理。

numpy读取csv文件构建二维数组

可以使用numpy的loadtxt方法读取csv文件并构建二维数组，代码如下：

import numpy as np

data = np.loadtxt('filename.csv', delimiter = ',', skiprows = 1)

print(data)

其中，filename.csv是csv文件的名称，delimiter参数表示数据之间的分隔符，skiprows参数表示跳过的行数。这段代码将读取文件中除第一行外的所有数据，并将其保存为numpy数组。