np.loadtxt和pd.read_csv

时间: 2023-11-11 10:57:24 浏览: 135
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。
相关问题

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。
阅读全文

相关推荐

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

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+v0t+0.5a1t**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])/(2n1delta) 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+at 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])/(2n2delta) 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'如何改进。

最新推荐

recommend-type

STM32F103单片机连接EC800-4G模块采集GNSS定位数据和多组传感器数据上传到ONENET云平台并接收控制指令.zip

1、嵌入式物联网单片机项目开发例程,简单、方便、好用,节省开发时间。 2、代码使用KEIL 标准库开发,当前在STM32F103运行,如果是STM32F103其他型号芯片,依然适用,请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 3、软件下载时,请注意keil选择项是jlink还是stlink。 4、有偿指导v:wulianjishu666; 5、如果接入其他传感器,请查看账号发布的其他资料。 6、单片机与模块的接线,在代码当中均有定义,请自行对照。 7、若硬件有差异,请根据自身情况调整代码,程序仅供参考学习。 8、代码有注释说明,请耐心阅读。
recommend-type

CoreOS部署神器:configdrive_creator脚本详解

资源摘要信息:"配置驱动器(cloud-config)生成器是一个用于在部署CoreOS系统时,通过编写用户自定义项的脚本工具。这个脚本的核心功能是生成包含cloud-config文件的configdrive.iso映像文件,使得用户可以在此过程中自定义CoreOS的配置。脚本提供了一个简单的用法,允许用户通过复制、编辑和执行脚本的方式生成配置驱动器。此外,该项目还接受社区贡献,包括创建新的功能分支、提交更改以及将更改推送到远程仓库的详细说明。" 知识点: 1. CoreOS部署:CoreOS是一个轻量级、容器优化的操作系统,专门为了大规模服务器部署和集群管理而设计。它提供了一套基于Docker的解决方案来管理应用程序的容器化。 2. cloud-config:cloud-config是一种YAML格式的数据描述文件,它允许用户指定云环境中的系统配置。在CoreOS的部署过程中,cloud-config文件可以用于定制系统的启动过程,包括用户管理、系统服务管理、网络配置、文件系统挂载等。 3. 配置驱动器(ConfigDrive):这是云基础设施中使用的一种元数据服务,它允许虚拟机实例在启动时通过一个预先配置的ISO文件读取自定义的数据。对于CoreOS来说,这意味着可以在启动时应用cloud-config文件,实现自动化配置。 4. Bash脚本:configdrive_creator.sh是一个Bash脚本,它通过命令行界面接收输入,执行系统级任务。在本例中,脚本的目的是创建一个包含cloud-config的configdrive.iso文件,方便用户在CoreOS部署时使用。 5. 配置编辑:脚本中提到了用户需要编辑user_data文件以满足自己的部署需求。user_data.example文件提供了一个cloud-config的模板,用户可以根据实际需要对其中的内容进行修改。 6. 权限设置:在执行Bash脚本之前,需要赋予其执行权限。命令chmod +x configdrive_creator.sh即是赋予该脚本执行权限的操作。 7. 文件系统操作:生成的configdrive.iso文件将作为虚拟机的配置驱动器挂载使用。用户需要将生成的iso文件挂载到一个虚拟驱动器上,以便在CoreOS启动时读取其中的cloud-config内容。 8. 版本控制系统:脚本的贡献部分提到了Git的使用,Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于跟踪源代码变更,并且能够高效地管理项目的历史记录。贡献者在提交更改之前,需要创建功能分支,并在完成后将更改推送到远程仓库。 9. 社区贡献:鼓励用户对项目做出贡献,不仅可以通过提问题、报告bug来帮助改进项目,还可以通过创建功能分支并提交代码贡献自己的新功能。这是一个开源项目典型的协作方式,旨在通过社区共同开发和维护。 在使用configdrive_creator脚本进行CoreOS配置时,用户应当具备一定的Linux操作知识、对cloud-config文件格式有所了解,并且熟悉Bash脚本的编写和执行。此外,需要了解如何使用Git进行版本控制和代码贡献,以便能够参与到项目的进一步开发中。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【在线考试系统设计秘籍】:掌握文档与UML图的关键步骤

![在线考试系统文档以及其用例图、模块图、时序图、实体类图](http://bm.hnzyzgpx.com/upload/info/image/20181102/20181102114234_9843.jpg) # 摘要 在线考试系统是一个集成了多种技术的复杂应用,它满足了教育和培训领域对于远程评估的需求。本文首先进行了需求分析,确保系统能够符合教育机构和学生的具体需要。接着,重点介绍了系统的功能设计,包括用户认证、角色权限管理、题库构建、随机抽题算法、自动评分及成绩反馈机制。此外,本文也探讨了界面设计原则、前端实现技术以及用户测试,以提升用户体验。数据库设计部分包括选型、表结构设计、安全性
recommend-type

如何在Verilog中实现一个参数化模块,并解释其在模块化设计中的作用与优势?

在Verilog中实现参数化模块是一个高级话题,这对于设计复用和模块化编程至关重要。参数化模块允许设计师在不同实例之间灵活调整参数,而无需对模块的源代码进行修改。这种设计方法是硬件描述语言(HDL)的精髓,能够显著提高设计的灵活性和可维护性。要创建一个参数化模块,首先需要在模块定义时使用`parameter`关键字来声明一个或多个参数。例如,创建一个参数化宽度的寄存器模块,可以这样定义: 参考资源链接:[Verilog经典教程:从入门到高级设计](https://wenku.csdn.net/doc/4o3wyv4nxd?spm=1055.2569.3001.10343) ``` modu
recommend-type

探索CCR-Studio.github.io: JavaScript的前沿实践平台

资源摘要信息:"CCR-Studio.github.io" CCR-Studio.github.io 是一个指向GitHub平台上的CCR-Studio用户所创建的在线项目或页面的链接。GitHub是一个由程序员和开发人员广泛使用的代码托管和版本控制平台,提供了分布式版本控制和源代码管理功能。CCR-Studio很可能是该项目或页面的负责团队或个人的名称,而.github.io则是GitHub提供的一个特殊域名格式,用于托管静态网站和博客。使用.github.io作为域名的仓库在GitHub Pages上被直接识别为网站服务,这意味着CCR-Studio可以使用这个仓库来托管一个基于Web的项目,如个人博客、项目展示页或其他类型的网站。 在描述中,同样提供的是CCR-Studio.github.io的信息,但没有更多的描述性内容。不过,由于它被标记为"JavaScript",我们可以推测该网站或项目可能主要涉及JavaScript技术。JavaScript是一种广泛使用的高级编程语言,它是Web开发的核心技术之一,经常用于网页的前端开发中,提供了网页与用户的交云动性和动态内容。如果CCR-Studio.github.io确实与JavaScript相关联,它可能是一个演示项目、框架、库或与JavaScript编程实践有关的教育内容。 在提供的压缩包子文件的文件名称列表中,只有一个条目:"CCR-Studio.github.io-main"。这个文件名暗示了这是一个主仓库的压缩版本,其中包含了一个名为"main"的主分支或主文件夹。在Git版本控制中,主分支通常代表了项目最新的开发状态,开发者在此分支上工作并不断集成新功能和修复。"main"分支(也被称为"master"分支,在Git的新版本中推荐使用"main"作为默认主分支名称)是项目的主干,所有其他分支往往都会合并回这个分支,保证了项目的稳定性和向前推进。 在IT行业中,"CCR-Studio.github.io-main"可能是一个版本控制仓库的快照,包含项目源代码、配置文件、资源文件、依赖管理文件等。对于个人开发者或团队而言,这种压缩包能够帮助他们管理项目版本,快速部署网站,以及向其他开发者分发代码。它也可能是用于备份目的,确保项目的源代码和相关资源能够被安全地存储和转移。在Git仓库中,通常可以使用如git archive命令来创建当前分支的压缩包。 总体而言,CCR-Studio.github.io资源表明了一个可能以JavaScript为主题的技术项目或者展示页面,它在GitHub上托管并提供相关资源的存档压缩包。这种项目在Web开发社区中很常见,经常被用来展示个人或团队的开发能力,以及作为开源项目和代码学习的平台。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

三维点云里程碑:PointNet++模型完全解析及优化指南

![pointnet++模型(带控制流)的pytorch转化onnx流程记录](https://discuss.pytorch.org/uploads/default/original/3X/a/2/a2978662db0ace328772db931823d6020c794488.png) # 摘要 三维点云数据是计算机视觉和机器人领域研究的热点,它能够提供丰富的空间信息。PointNet++作为一种专门处理点云数据的深度学习模型,通过其特有的分层采样策略和局部区域特征提取机制,在三维物体识别和分类任务上取得了突破性进展。本文深入探讨了PointNet++模型的理论基础、实践详解以及优化策略
recommend-type

华为GPON技术如何在光纤传输网络中实现数据高效传输和管理,并阐述其在业务发放和网络管理模式中的关键作用?

华为GPON技术通过其独特的光网络架构和协议,为光纤传输网络提供了高效的接入解决方案。在数据传输方面,GPON利用无源光网络的优势,通过OLT到多个ONU的光纤链路实现数据的上传和下传,大大减少了中继设备和降低了维护成本。其物理层和数据链路层协议详细规定了数据传输的细节,确保了数据的高效传输。在管理方面,华为GPON技术支持集中式和分布式管理模式,使得网络运营者能够进行远程配置和监控,实现网络的智能化管理。而DBA技术作为GPON的关键技术之一,实现了动态带宽分配,确保了网络资源的合理利用和不同业务的QoS保证。在业务发放方面,华为GPON通过支持多样化业务和个性化配置,实现了快速和高效的服务
recommend-type

RapidMatter:Web企业架构设计即服务应用平台

资源摘要信息: "RapidMatter是一个尝试为企业基础设施提供基于Web的企业架构设计即服务的应用程序。该应用程序的设计概念和相关文档最初位于名为/docs的目录中。" 首先,我们需要明确几个关键概念。 1. 企业架构设计:企业架构设计是指对企业中所有部分的设计和规划,以确保企业的各个组成部分能够协同工作,满足企业的业务目标。这是一个涉及到业务、数据、应用和技术各个层面的复杂过程。 2. 基础设施:在企业架构设计的语境中,基础设施通常指的是支持企业业务运行的技术基础结构,包括硬件、软件、网络设施、数据中心等。 3. 基于Web的应用程序:这是指通过互联网提供给用户的应用程序,用户可以通过浏览器访问这些应用程序,而无需在本地安装任何软件。 4. 设计即服务(Design as a Service, DaaS):这是一种服务模式,通过云平台提供设计相关的资源和工具,用户可以根据需要定制和使用这些资源,而无需自己建立和维护复杂的基础设施。 现在,我们来深入探讨RapidMatter这个项目。 RapidMatter试图通过提供一个基于Web的企业架构设计即服务应用程序,来帮助企业更好地设计和管理其基础设施。这可能包括提供设计工具、模板、最佳实践指导、自动化设计流程等功能。 从给定的信息中,我们可以推断RapidMatter可能具有以下特点和功能: - 它允许用户通过Web界面进行企业架构设计,无需在本地安装任何专业软件。 - 它提供了一套完整的设计工具和功能,可能包括流程图绘制、架构建模、模板管理和定制等。 - 它支持协作设计,可能允许团队成员同时在线编辑和查看设计,以提高工作效率。 - 它可能提供了一个文档管理系统,允许用户轻松管理和访问设计文档,这些文档可能位于/docs目录中。 - 它可能是基于云的服务,能够提供灵活的资源分配,支持按需扩展。 RapidMatter的成功关键在于其能够简化企业架构设计的过程,使得即使是没有专业IT背景的业务人员也能参与到企业架构的设计中来。同时,通过提供一个集中的平台,它有助于统一设计标准和流程,提高设计的一致性和效率。 需要注意的是,RapidMatter的具体实现细节、功能范围、性能指标、安全性、用户界面、用户体验等具体信息并没有在给定的文件信息中披露,因此无法提供更深入的分析和评价。此外,它是否能成功满足不同企业的需求,还需要进一步的市场反馈和用户评价。 总结来说,RapidMatter通过提供基于Web的企业架构设计即服务,旨在简化和优化企业的基础设施设计流程,使得设计更加高效、协作更加顺畅,并可能降低企业在这方面的成本。随着企业对IT基础设施和企业架构设计的需求日益增长,RapidMatter这类服务可能会越来越受欢迎。