Numpy là một từ viết tắt của ‘số Python. Đây là một thư viện trong Python để hỗ trợ các mảng N chiều. Nhưng bạn đã bao giờ tự hỏi về việc tải dữ liệu vào Numpy từ các tệp văn bản. Đừng lo lắng, chúng tôi sẽ thảo luận tương tự trong bài viết này. Để nhập các tệp văn bản vào các mảng Numpy, chúng tôi có hai chức năng trong Numpy: & nbsp;
- numpy.loadtxt () - Được sử dụng để tải dữ liệu tệp văn bản– Used to load text file data
- numpy.GenFromTXT () - Được sử dụng để tải dữ liệu từ tệp văn bản, với các giá trị bị thiếu được xử lý theo định nghĩa. – Used to load data from a text file, with missing values handled as defined.
Lưu ý: numpy.loadtxt () là hàm tương đương với numpy.genfromtxt () khi không thiếu dữ liệu. numpy.loadtxt( ) is equivalent function to numpy.genfromtxt( ) when no data is missing.
Phương pháp 1: numpy.loadtxt ()numpy.loadtxt()
Cú pháp:
numpy.loadtxt (fname, dtype = float, bình luận = '#', delimiter = none, puilder = none, skiprows = 0, usecols = none, unpack = false, ndmin = 0, mã hóa = 'byte' *, như = không)
Tham số Kiểu dữ liệu mặc định (DTYPE) cho numpy.loadtxt () là float.
Ví dụ 1: Nhập tệp văn bản vào các mảng NumpyImporting Text file into Numpy arrays
Tệp văn bản ‘example1.txt, sau đây được xem xét trong ví dụ này. & nbsp;
Python3
import numpy as np
File_data = np.loadtxt([['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]0[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]1=[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]3[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]5[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]6
Đầu ra:
[[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6] [ 7 8] [ 9 10]]Ví dụ 2: Nhập tệp văn bản vào mảng numpy bằng cách bỏ qua hàng đầu tiên & nbsp;Importing text file into NumPy array by skipping first row
Python3
import numpy as np
File_data = np.loadtxt([['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]0[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]1=[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]3[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]5[['a' 'b' 'c' 'd'] ['e' 'f' 'g' 'h']]1
Đầu ra:
[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]Ví dụ 2: Nhập tệp văn bản vào mảng numpy bằng cách bỏ qua hàng đầu tiên & nbsp;Importing only the first column(Names) of text file into numpy arrays
[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]9= np.loadtxt(Ankit Bunty Tinku Rina Rajesh2223=Ankit Bunty Tinku Rina Rajesh5[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]1____8____Ankit Bunty Tinku Rina Rajesh8[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
Python3
import numpy as np
File_data = np.loadtxt([['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]0[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]1=[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]3[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
Đầu ra:
import2[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]5import4
Đầu ra:
Ankit Bunty Tinku Rina RajeshVí dụ 2: Nhập tệp văn bản vào mảng numpy bằng cách bỏ qua hàng đầu tiên & nbsp;
Cú pháp:
numpy.loadtxt (fname, dtype = float, bình luận = '#', delimiter = none, puilder = none, skiprows = 0, usecols = none, unpack = false, ndmin = 0, mã hóa = 'byte' *, như = không)
Tham số Kiểu dữ liệu mặc định (DTYPE) cho numpy.loadtxt () là float.
Ví dụ 1: Nhập tệp văn bản vào các mảng Numpy
Python3
import numpy as np
File_data = np.loadtxt([['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]0[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]1=[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]3[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
numpy as np5numpy as np6=numpy as np8numpy as np9=File_data 1[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]5File_data 4
Đầu ra:
[['a' 'b' 'c' 'd'] ['e' 'f' 'g' 'h']]Ví dụ 2: Nhập tệp văn bản vào mảng numpy bằng cách bỏ qua hàng đầu tiên & nbsp;Importing text file into numpy arrays by skipping last row
Python3
import numpy as np
File_data = np.loadtxt([['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]0[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]1=[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]3[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]4
Đầu ra:
[['2' 'Bunty'] ['3' 'Tinku'] ['4' 'Rina']]5File_data 4
Đầu ra:
[['This' 'is' 'GeeksForGeeks' 'Website'] ['How' 'are' 'You' 'Geeks?'] ['Geeks' 'for' 'Geeks' 'GFG']]