np.loadtext得到的结果是narray类型吗

是的，`numpy.loadtxt()` 函数返回一个 `ndarray` 数组类型。这个函数是用来从文本文件中读取数据并将其存储为数组。例如，如果你使用以下代码加载一个名为 `data.txt` 的文本文件：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.txt')

那么 `data` 将是一个 `ndarray` 数组类型。你可以使用 `type(data)` 来检查它的类型。

相关问题

np.array套np.array具体是什么数据类型

当你在Python的NumPy库中将一个`np.array`套入另一个`np.array`时，它们通常会被视为元素级别的操作。这意味着每个数组元素都会与其他数组对应位置的元素进行相应操作。这种嵌套不会改变原始数组的数据类型；如果你有两个整数数组相乘，结果还会是一个整数数组。

然而，如果嵌套的操作涉及到浮点数、复数或其他更复杂的类型，那么结果可能会根据运算规则自动转换到适当的类型。例如，两个浮点数数组相乘会产生一个浮点数数组。

在NumPy中，你可以使用`dtype`属性来查看数组的数据类型，或者在特定操作后检查返回值的数据类型。例如：

import numpy as np

# 创建两个一维整数数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 相加得到一个新的整数数组
c = a + b
print(c.dtype)  # 输出：int64

# 如果是浮点数数组
d = a.astype(float)
e = b.astype(float)
f = d * e
print(f.dtype)  # 输出：float64

np.loadtext（）

`numpy.loadtxt()` 是一个用于从文本文件加载一维或二维数组的函数。它主要用于读取逗号分隔值(CSV)文件，但也可以接受其他分隔符，如空格或制表符。这里是如何使用它的：

1. **读取CSV文件**[^1]:

   import numpy as np

   data = np.loadtxt('1.csv', dtype=str)  # 参数'dtype=str'指定以字符串类型读取
   print(data)

2. **参数详解**[^2]:
- `filename`: 要读取的文件名。
- `dtype`: 可选，默认为None，如果设置，强制转换输入数据的类型。例如，如果你知道数据应该是字符串，可以设置为`dtype=str`。

当你运行这个代码，它会读取文件中每一行的数据并按默认分隔符解析成字符串形式的数组。如果你想改变分隔符，可以使用`delimiter`参数。例如，如果你的文件使用分号作为分隔符，可以这样使用：

data = np.loadtxt('1.csv', delimiter=';', dtype=str)