توفر الوحدة النمطية numpy في Python وظيفة لتحميل البيانات من ملف نصي. توفر الوحدة numpy تحميل TXT () وظيفة أن تكون قارئًا سريعًا للملفات النصية البسيطة.

ملاحظة: في الملف النصي، يجب أن يحتوي كل صف على نفس عدد القيم.

بناء الجملة

 numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0) 

حدود

هذه هي المعلمات التالية في الدالة numpy .loadtxt():

fname: ملف أو str أو pathlib.Path

تحدد هذه المعلمة الملف أو اسم الملف أو المولد المراد قراءته. أولاً، سنقوم بتحليل الملف، إذا كان امتداد اسم الملف هو .gz و .bz2 . بعد ذلك سوف تقوم المولدات بإرجاع سلاسل البايت لـ بايثون 3 كيلو.

dtype: نوع البيانات (اختياري)

تحدد هذه المعلمة نوع البيانات للمصفوفة الناتجة، وبشكل افتراضي، سيكون نوع البيانات هو العائم. ستكون المصفوفة الناتجة ذات بعد واحد عندما تكون من نوع البيانات المنظمة. يتم تفسير كل صف على أنه عنصر صفيف، ويجب أن يتطابق عدد الأعمدة المستخدمة مع عدد الحقول في نوع البيانات.

التعليقات: سلسلة أو تسلسل (اختياري)

تحدد هذه المعلمة الأحرف أو قائمة الأحرف المستخدمة للإشارة إلى بداية التعليق. بشكل افتراضي، سيكون ' # '.

صفيف مقابل قائمة الصفيف

المحدد: str (اختياري)

تحدد هذه المعلمة السلسلة المستخدمة لفصل القيم. بشكل افتراضي، سيكون أي مسافة بيضاء.

المحولات: dict (اختياري)

تحدد هذه المعلمة رقم عمود تعيين القاموس إلى وظيفة ستحول العمود المعين إلى عدد عشري. عندما يكون column() عبارة عن سلسلة تاريخ إذن المحولات={0:datestr2num} . تُستخدم هذه المعلمة أيضًا لتوفير قيمة افتراضية للبيانات المفقودة كـ المحولات = {3: lambda s: float(s.strip() أو 0)} .

Skirows: int (اختياري)

يتم استخدام هذه المعلمة لتخطي 'skiprows' الأولى، وستكون القيمة الافتراضية 0.

usecols: int أو التسلسل (اختياري)

تحدد هذه المعلمة الأعمدة المطلوب قراءتها، حيث يكون الرقم 0 هو الأول. على سبيل المثال، usecols=(0, 3, 5) سوف يستخرج 1^شارع، 4^ذ، و 5^ذعمود. بشكل افتراضي، قيمته هي لا شيء، مما يؤدي إلى قراءة كافة الأعمدة. في الإصدار الجديد، يمكننا استخدام عدد صحيح بدلاً من الصف إذا أردنا قراءة عمود واحد.

تفريغ: منطقي (اختياري)

إذا تم تعيين هذه المعلمة على true، فسيتم نقل المصفوفة التي تم إرجاعها، بحيث يمكن تفكيك الوسائط باستخدامها س، ص، ض =loadtxt(...) . يتم إرجاع المصفوفات لكل حقل عند استخدامه مع نوع البيانات المنظمة. افتراضيًا، سيتم تعيينه على خطأ.

نديم: كثافة العمليات (اختياري)

سيكون للمصفوفة التي تم إرجاعها أبعاد 'ndmin'. وإلا فإنه سوف يضغط على المحور أحادي البعد. القيم القانونية: 0 (افتراضي)، 1 أو 2.

المرتجعات: خارج (ndarray)

يقرأ البيانات من الملف النصي في شكل ndarray.

مثال 1:

 import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u'0 1
2 3') c np.loadtxt(c) 

انتاج:

 array([[0., 1.], [2., 3.]]) 

في الكود أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد قمنا باستيرادها أيضًا StringIO من هذا .
• لقد أعلنا عن المتغير 'c' وقمنا بتعيين القيمة المرتجعة للدالة StringIO().
• لقد مررنا بيانات Unicode في الوظيفة.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة القيمة المرجعة لـ np.loadtxt() الذي مررنا فيه الملف أو اسم الملف.

في الإخراج، يظهر محتوى الملف في شكل ndarray .

مثال 2:

 import numpy as np from io import StringIO d = StringIO(u'M 21 72
F 35 58') np.loadtxt(d, dtype={'names': ('gender', 'age', 'weight'),'formats': ('S1', 'i4', 'f4')}) 

انتاج:

 array([(&apos;M&apos;, 21, 72.), (&apos;F&apos;, 35, 58.)], dtype=[(&apos;gender&apos;, &apos;S1&apos;), (&apos;age&apos;, &apos; <i4'), ('weight', '<f4')]) < pre> <h3>Example 3:</h3> <pre> import numpy as np from io import StringIO c = StringIO(u&apos;1,3,2
3,5,4&apos;) x, y = np.loadtxt(c, delimiter=&apos;,&apos;, usecols=(0, 2), unpack=True) x y </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> array([1., 3.]) array([2., 4.]) </pre> <p> <strong>In the above code</strong> </p> <ul> <li>We have imported numpy with alias name np.</li> <li>We have also imported <strong>StringIO</strong> from <strong>io</strong> . </li> <li>We have declared the variable &apos;c&apos; and assigned the returned value of the StringIO() function.</li> <li>We have passed the unicode data in the function.</li> <li>Lastly, we tried to print the return value of np.loadtxt in which we passed the file or filename, set delimiter, usecols, and unpack to True.</li> </ul> <p>In the output, it displays the content of the file has been shown in the form of ndarray.</p> <hr></i4'),>

انتاج:

 array([1., 3.]) array([2., 4.]) 

في الكود أعلاه

• لقد قمنا باستيراد numpy بالاسم المستعار np.
• لقد قمنا باستيرادها أيضًا StringIO من هذا .
• لقد أعلنا عن المتغير 'c' وقمنا بتعيين القيمة المرتجعة للدالة StringIO().
• لقد مررنا بيانات Unicode في الوظيفة.
• وأخيرًا، حاولنا طباعة القيمة المرجعة لـ np.loadtxt والتي مررنا فيها الملف أو اسم الملف، وقمنا بتعيين المحدد، واستخدام الكولز، وفك الضغط إلى True.

في الإخراج، يتم عرض محتوى الملف الذي تم عرضه في شكل ndarray.

1 مليون بالأرقام