文章目錄

• 簡介
• genfromtxt介紹
• 多維數組
• autostrip
• comments
• 跳過行和選擇列

簡介

在做科學計算的時候，我們需要從外部加載數據，今天給大家介紹一下NumPy中非常有用的一個方法genfromtxt。genfromtxt可以分解成兩步，第一步是從文件讀取數據，并轉化成為字符串。第二步就是將字符串轉化成為指定的數據類型。

genfromtxt介紹

先看下genfromtxt的定義：

numpy.genfromtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, skip_header=0, skip_footer=0, converters=None, missing_values=None, filling_values=None, usecols=None, names=None, excludelist=None, deletechars=" !#$%&'()*+, -./:;<=>?@[\]^{|}~", replace_space='_', autostrip=False, case_sensitive=True, defaultfmt='f%i', unpack=None, usemask=False, loose=True, invalid_raise=True, max_rows=None, encoding='bytes')

genfromtxt可以接受多個參數，這么多參數中只有fname是必須的參數，其他的都是可選的。

fname可以有多種形式，可以是file, str, pathlib.Path, list of str, 或者generator。

如果是單獨的str，那么默認是本地或者遠程文件的名字。如果是list of str，那么每個str都被當做文件中的一行數據。如果傳入的是遠程的文件，這個文件會被自動下載到本地目錄中。

genfromtxt還可以自動識別文件是否是壓縮類型，目前支持兩種壓縮類型：gzip 和 bz2。

接下來我們看下genfromtxt的常見應用：

使用之前，通常需要導入兩個庫：

from io import StringIO import numpy as np

StringIO會生成一個String對象，可以作為genfromtxt的輸入。

我們先定義一個包含不同類型的StringIO:

s = StringIO(u"1,1.3,abcde")

這個StringIO包含一個int,一個float和一個str。并且分割符是 ,。

我們看下genfromtxt最簡單的使用：

In [65]: data = np.genfromtxt(s)In [66]: data Out[66]: array(nan)

因為默認的分隔符是delimiter=None，所以StringIO中的數據會被作為一個整體轉換成數組，結果就是nan。

下面我們添加一個逗號分割符：

In [67]: _ = s.seek(0)In [68]: data = np.genfromtxt(s,delimiter=",")In [69]: data Out[69]: array([1. , 1.3, nan])

這次有輸出了，但是最后一個字符串因為不能被轉換成為float，所以得到了nan。

注意，我們第一行需要重置StringIO的指針到文件的開頭。這里我們使用 s.seek(0)。

那么怎么把最后一個str也進行轉換呢？我們需要手動指定dtype：

In [74]: _ = s.seek(0)In [75]: data = np.genfromtxt(s,dtype=float,delimiter=",")In [76]: data Out[76]: array([1. , 1.3, nan])

上面我們指定了所有的數組類型都是float，我們還可以分別為數組的每個元素指定類型：

In [77]: _ = s.seek(0)In [78]: data = np.genfromtxt(s,dtype=[int,float,'S5'],delimiter=",")In [79]: data Out[79]: array((1, 1.3, b'abcde'), dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<U')])

我們分別使用int，float和str來對文件中的類型進行轉換,可以看到得到了正確的結果。

除了指定類型，我們還可以指定名字，上面的例子中，我們沒有指定名字，所以使用的是默認的f0,f1,f2?？匆粋€指定名字的例子：

In [214]: data = np.genfromtxt(s, dtype="i8,f8,S5",names=['myint','myfloat','mystring'], delimiter=",")In [215]: data Out[215]: array((1, 1.3, b'abcde'),dtype=[('myint', '<i8'), ('myfloat', '<f8'), ('mystring', 'S5')])

分隔符除了使用字符之外，還可以使用index：

In [216]: s = StringIO(u"11.3abcde") In [217]: data = np.genfromtxt(s, dtype=None, names=['intvar','fltvar','strvar'],...: delimiter=[1,3,5])In [218]: data Out[218]: array((1, 1.3, b'abcde'),dtype=[('intvar', '<i8'), ('fltvar', '<f8'), ('strvar', 'S5')])

上面我們使用index作為s的分割。

多維數組

如果數據中有換行符，那么可以使用genfromtxt來生成多維數組：

>>> data = u"1, 2, 3\n4, 5, 6" >>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",") array([[ 1., 2., 3.],[ 4., 5., 6.]])

autostrip

使用autostrip 可以刪除數據兩邊的空格：

>>> data = u"1, abc , 2\n 3, xxx, 4" >>> # Without autostrip >>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",", dtype="|U5") array([['1', ' abc ', ' 2'],['3', ' xxx', ' 4']], dtype='<U5') >>> # With autostrip >>> np.genfromtxt(StringIO(data), delimiter=",", dtype="|U5", autostrip=True) array([['1', 'abc', '2'],['3', 'xxx', '4']], dtype='<U5')

comments

默認的comments 是 # ，數據中所有以# 開頭的都被看做是注釋。

>>> data = u"""# ... # Skip me ! ... # Skip me too ! ... 1, 2 ... 3, 4 ... 5, 6 #This is the third line of the data ... 7, 8 ... # And here comes the last line ... 9, 0 ... """ >>> np.genfromtxt(StringIO(data), comments="#", delimiter=",") array([[1., 2.],[3., 4.],[5., 6.],[7., 8.],[9., 0.]])

跳過行和選擇列

可以使用skip_header 和 skip_footer 來跳過返回的數組特定的行：

>>> data = u"\n".join(str(i) for i in range(10)) >>> np.genfromtxt(StringIO(data),) array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]) >>> np.genfromtxt(StringIO(data), ... skip_header=3, skip_footer=5) array([ 3., 4.])

可以使用usecols 來選擇特定的行數：

>>> data = u"1 2 3\n4 5 6" >>> np.genfromtxt(StringIO(data), usecols=(0, -1)) array([[ 1., 3.],[ 4., 6.]])

如果列還有名字的話，可以用usecols 來選擇列的名字：

>>> data = u"1 2 3\n4 5 6" >>> np.genfromtxt(StringIO(data), ... names="a, b, c", usecols=("a", "c")) array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)],dtype=[('a', '<f8'), ('c', '<f8')]) >>> np.genfromtxt(StringIO(data), ... names="a, b, c", usecols=("a, c"))array([(1.0, 3.0), (4.0, 6.0)],dtype=[('a', '<f8'), ('c', '<f8')])

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的NumPy之:使用genfromtxt导入数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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