numpy txt文件加载 只读取数字

可以使用NumPy中的`loadtxt()`函数来加载文本文件，并只读取数字。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

data = np.loadtxt("filename.txt", dtype=float, delimiter=None, usecols=None, unpack=False)

print(data)

在这个例子中，我们使用`loadtxt()`函数从名为“filename.txt”的文件中读取数据。`dtype`参数指定数据类型为`float`，`delimiter`参数指定分隔符为任意空格或制表符，`usecols`参数指定要读取的列（如果为`None`，则读取所有列），`unpack`参数指定是否需要将列解包为单独的数组。

注意，如果文件中包含非数字字符，`loadtxt()`函数将会抛出异常。如果需要忽略非数字字符，可以使用`genfromtxt()`函数，并设置`invalid_raise`参数为`False`。例如：

data = np.genfromtxt("filename.txt", dtype=float, delimiter=None, usecols=None, unpack=False, invalid_raise=False)

这将会忽略文件中的非数字字符。

相关问题

读取 txt中的 三维点坐标，加载为numpy

数组，你知道如何实现吗？

我可以回答这个问题。可以使用 Python 的 numpy 库来实现。首先，使用 Python 的 open() 函数打开 txt 文件，然后使用 numpy 的 loadtxt() 函数将文件中的数据加载为 numpy 数组。具体代码如下：

import numpy as np

# 打开 txt 文件
with open('file.txt', 'r') as f:
# 使用 loadtxt() 函数加载数据
data = np.loadtxt(f)

# 打印数据
print(data)

注意，这里的文件路径需要根据实际情况进行修改。另外，如果 txt 文件中的数据不是纯数字，而是包含其他字符，需要使用 numpy 的 genfromtxt() 函数来加载数据。

numpy加载csv

你可以使用Python中的numpy库来加载CSV文件。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 读取CSV文件
data = np.loadtxt("path/to/file.csv", delimiter=",")

# 打印数据
print(data)

在上面的例子中，`loadtxt`函数用于从CSV文件中读取数据，`delimiter`参数用于指定列之间的分隔符。你需要替换`path/to/file.csv`为你实际的CSV文件路径。注意，这只适用于CSV文件中的所有列都是数字的情况。如果你的CSV文件中包含字符串或其他非数字类型，你需要使用pandas库来加载它。