python 读取一个文本文件,读入行“----------------------------------------------------------------------”后的数据,第一列为数组x,第二列为数组y
时间: 2024-03-08 10:43:55 浏览: 52
在Python中,你可以使用以下代码读取一个文本文件,并提取出行“--”后的数据,其中第一列为数组x,第二列为数组y:
```python
x = []
y = []
with open('filename.txt', 'r') as file:
found_separator = False
for line in file:
if found_separator:
data = line.split()
x.append(float(data[0]))
y.append(float(data[1]))
elif line.startswith('--'):
found_separator = True
```
请将上述代码中的`filename.txt`替换为你要读取的文本文件的路径。
相关问题
文件操作 - 文本文件读入
文本文件读入是指将文本文件中的内容读入到程序中进行处理。在 Python 中,可以使用 open 函数打开一个文本文件,并使用 read 方法读取其中的内容。
例如,假设有一个名为 "example.txt" 的文本文件,其中包含以下内容:
```
Hello, world!
This is an example file.
```
可以使用以下代码读取该文件的内容:
```python
with open("example.txt", "r") as f:
contents = f.read()
print(contents)
```
上面的代码使用了 with 语句来打开文件,并指定第二个参数为 "r",表示以只读模式打开文件。read 方法被用来读取文件中的所有内容,并将其存储在变量 contents 中。最后,使用 print 函数输出 contents 变量的值。
注意,在使用完文件后,应该调用文件对象的 close 方法来关闭文件。但是,在使用 with 语句时,Python 会自动关闭文件,因此不必手动调用 close 方法。
tf-idf批量提取英文文献关键词
TF-IDF是一种常用于文本数据处理的技术,它可以帮助我们提取文本中的关键词。以下是使用Python批量提取英文文献关键词的示例代码:
```python
import os
import glob
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 读取所有文献
docs = []
for file in glob.glob('*.txt'):
with open(file, 'r') as f:
doc = f.read()
docs.append(doc)
# 计算tf-idf
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf = vectorizer.fit_transform(docs)
# 提取关键词
for i, file in enumerate(glob.glob('*.txt')):
keywords = []
feature_index = tfidf[i, :].nonzero()[1]
tfidf_scores = zip(feature_index, [tfidf[i, x] for x in feature_index])
sorted_tfidf_scores = sorted(tfidf_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
for item in sorted_tfidf_scores[:10]:
keywords.append(vectorizer.get_feature_names()[item[0]])
print(os.path.basename(file), keywords)
```
在上述代码中,我们首先使用`glob`模块遍历所有文献文件,将它们读入到`docs`列表中。接着使用`TfidfVectorizer`类计算所有文献的tf-idf矩阵。最后,对于每个文献,我们提取其中tf-idf值最大的前10个单词作为关键词,并输出到命令行中。