np.loadtxt的float转换怎么去
时间: 2024-05-04 22:19:02 浏览: 17
`np.loadtxt`函数默认情况下会将读取的数据转换为`float`类型。如果需要更精确的浮点数表示,可以使用`np.loadtxt`的`dtype`参数来指定所需的数据类型,例如使用`np.float64`类型:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt', dtype=np.float64)
```
如果需要将读取的数据转换为其他类型,可以使用`astype`方法。例如将`float`类型转换为`int`类型:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')
data = data.astype(np.int32)
```
相关问题
python np.loadtxt函数用法
np.loadtxt()是numpy中用来读取txt文件的函数。它的用法如下:
```python
np.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0)
```
其中,各个参数的含义为:
- `fname`:文件名
- `dtype`:数据类型,默认为float
- `comments`:注释符号,默认为'#',用于跳过以注释符号开头的行
- `delimiter`:分隔符,默认为None,表示以空格作为分隔符
- `converters`:数据转换器,默认为None,用于对读取的数据进行转换
- `skiprows`:跳过的行数,默认为0,表示不跳过任何行
- `usecols`:读取的列,默认为None,表示读取所有列
- `unpack`:是否对读取的数据进行解包,默认为False,表示不解包
- `ndmin`:返回数组的最小维度,默认为0
示例代码如下:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('filename.txt', dtype=int, comments='%', delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0, 2), unpack=True)
```
以上是关于`np.loadtxt()`函数的基本用法和参数解释。希望对你有帮助!
python np.loadtxt
`np.loadtxt` 是 NumPy 库中的一个函数,用于从文本文件中加载数据。它可以读取包含数字数据的文本文件,并将其转换为 NumPy 数组。该函数的语法如下:
```python
numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)
```
其中,`fname` 是要读取的文件名,`dtype` 是返回数组的数据类型,默认为 `float`,`comments` 是注释字符,默认为 `#`,`delimiter` 是分隔符,默认为任何空格字符,`converters` 是一个字典,用于将列转换为特定的数据类型,`skiprows` 是要跳过的行数,默认为 0,`usecols` 是要读取的列索引列表,默认为 None,`unpack` 是一个布尔值,指示是否将数组解包为单独的变量,默认为 False。
例如,如果我们有一个名为 `data.txt` 的文本文件,其中包含以下内容:
```
1 2 3
4 5 6
7 8 9
```
我们可以使用以下代码将其读入 NumPy 数组:
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt('data.txt')
print(data)
```
输出结果为:
```
array([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.],
[7., 8., 9.]])
```