np.loadtxt和pd.read_csv

时间: 2023-11-11 11:57:24 浏览: 62
np.loadtxt和pd.read_csv是两种常用的读取文本文件数据的方法。 np.loadtxt是numpy库中的一个函数,用于从文本文件中加载数据。它可以将文本文件中的数据加载到numpy数组中,并且可以对数据进行分列读取。当数据文件中的数据是纯数字且没有其他特殊字符时,np.loadtxt是一个很好的选择。 pd.read_csv是pandas库中的一个函数,用于从文本文件中读取数据。它可以将文本文件中的数据加载到pandas的DataFrame对象中。pd.read_csv支持很多参数,可以帮助我们灵活地读取不同格式的文本文件,并且可以自动处理文件中的索引等信息。
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file=np.dtype([('name',np.str_,4),('date',np.str_,10), ('opening_price',np.float64),('closing_price',np.float64), ('lowest_price',np.float64),('highest_price',np.float64), ('volume',np.int32)]) jd_file=np.loadtxt('C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv',delimiter=',',dtype=file) jddf=pd.read_table('C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv',sep=',',header=None,names=['name','date','opening_price', 'closing_price','lowest_price', 'highest_price','volume'])结果报错(unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape,应该怎么改

这个错误是因为在Python字符串中,反斜杠(\)有特殊含义。如果你想要包含反斜杠字符本身,需要使用两个反斜杠(\\)表示一个反斜杠。因此,你需要将路径中的单个反斜杠修改为双反斜杠,或者使用原始字符串(在字符串前面加上r)来避免转义。你可以尝试以下代码: ``` file = np.dtype([('name', np.str_, 4), ('date', np.str_, 10), ('opening_price', np.float64), ('closing_price', np.float64), ('lowest_price', np.float64), ('highest_price', np.float64), ('volume', np.int32)]) jd_file = np.loadtxt(r'C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv', delimiter=',', dtype=file) jddf = pd.read_table(r'C:\Users\Yolanda\Desktop\JD (2).csv', sep=',', header=None, names=['name', 'date', 'opening_price', 'closing_price', 'lowest_price', 'highest_price', 'volume']) ``` 请注意,路径字符串周围的引号必须匹配,所以如果路径中包含单引号,你需要使用双引号,反之亦然。

python用np.loadtxt()读取“人均国民收入.xls”文件内容,并保存为csv格式文件

由于“人均国民收入.xls”是一个Excel文件,因此需要使用pandas库来读取该文件内容。以下是示例代码: ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('人均国民收入.xls') # 将数据保存为csv文件 np.savetxt('人均国民收入.csv', df.values, delimiter=',', fmt='%s') ``` 上述代码中,我们首先使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件的内容,并将其存储为DataFrame对象。接着,使用numpy的`savetxt()`函数将DataFrame对象中的数据保存为csv格式的文件。在`savetxt()`函数中,我们需要指定分隔符为逗号,格式为字符串类型。

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import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}!'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成!') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列,将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行,4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

import pandas as pd data = pd.read_csv('DATAA (1).txt', delimiter='\t') t = data.iloc[:, 0] x = data.iloc[:, 1] # 接下来的代码和之前一样 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:])。解决 ValueError: could not convert string to float: '0.008\t-1.2126E-4'问题

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