Numpy Loadtxt

Dans les scénarios réels, les données s'alignent souvent dans le système de fichiers, de sorte que le module Python Numpy fournit une fonction de chargement TXT qui charge les données d'un fichier texte de manière efficace. La fonction LoadTxt est principalement utilisée pour la lecture et l'écriture de tableaux ou de matrices dans le fichier texte.

Cet article discutera des principes fondamentaux de Numpy Load TXT qui pourraient enregistrer de grands ensembles de données, les données que vous souhaitez lire sur une série, ou vous souhaitez les écrire dans un fichier texte ou les charger sous la forme d'un fichier texte à formater simple.

Commençons par l'exemple d'implémentation de code de cette fonction txt de chargement Numpy.

Syntaxe du texte de chargement Numpy en Python

La syntaxe générale que nous utilisons pour la fonction TXT de charge Numpy dans Python ressemble à cette manière.

>> Numpy.LoadTxt (fName, dType = float, commentaires = '#', Delimiter = Aucun, converters = Aucun, skiprows = 0, useCols = Aucun, unpack = false, ndmin = 0, encoding = 'bytes', max_rows = non)

Paramètres passés dans une charge numpy txt

Voici les paramètres passés dans une charge numpy txt.

Fname: Il représente un nom de fichier ou un fichier qui doit être lu.

Dtype: Il s'agit d'un paramètre facultatif qui définit le type de données de flotteur du tableau résultant.

Délimiteur: Il est considéré comme une chaîne utilisée pour des valeurs distinctes. Par défaut, ce seront des commentaires blancs. Liste des chaînes ou une chaîne qui indique l'état du commentaire. Par défaut, ce sera "#".

Convertisseurs: Ce paramètre est considéré comme mappage du dictionnaire pour faire correspondre l'index de colonne à une fonction qui convertira une colonne mappée en une valeur flottante. La valeur par défaut est prise comme aucune.

Ignorez les rangées: Le paramètre Skip Rows est utilisé pour sauter le premier nombre spécifié de lignes, y compris les commentaires.

Usecol: C'est également un paramètre facultatif qui définit la colonne qui doit être lue à partir de zéro d'abord.

déballer: Il définit la valeur booléenne comme vraie ou fausse. S'il est défini comme vrai, il renverra individuellement la transposition du tableau.

ndim: Un paramètre facultatif qui renverra le nombre minimum de tableaux de dimension.

Codage: Lorsque le fichier d'entrée est utilisé pour le codage et le décodage des données. La valeur par défaut est en octets.

MAX-ROW: Après la ligne des lignes de saut, il lit le nombre maximum de lignes, ou par défaut, il lira toutes les lignes.

Valeur de retour dans Numpy Loadtxt

Il renvoie un tableau à n dimensions (tableau) avec des données importées lorsque le chemin de lecture du fichier est spécifié dans le premier argument.

Exemple 1:

Nous utilisons la fonction Numpy Loadtxt dans l'exemple ci-dessous. Nous avons importé le module Numpy et aussi le Stricio à partir de la fonction IO. Ce stringio se comporte comme un objet de fichier.

Dans une variable «A1», nous avons passé Stricio avec les différentes valeurs, qui sont comme un chemin de fichier. Dans une variable «A2», nous avons appelé la fonction LOADTXT et passé le paramètre «A1» qui renvoie le chemin du fichier.

Vous pouvez vérifier la sortie attendue par l'instruction d'impression qui donne la valeur de retour LoadTxt.

Importer Numpy
à partir d'Io Import Stringio
A1 = stringio ("3 1 7 \ n 2 8 6")
A2 = Numpy.LoadTxt (A1)
Imprimer (A2)

La sortie dans les images ci-dessous montre les valeurs de tableau chargées de Numpy.Fonction LoadTxt.

Exemple 2:

Dans l'exemple, nous utilisons le paramètre DType dans la fonction LoadTxt, qui représente le type de données du tableau renvoyé. Ici, nous avons une variable représentée comme «var_i» qui est initialisée avec le stringio.

Dans Stringio, nous avons enregistré les informations du fichier. Nous avons une autre variable en tant que «var_j» pour initialiser la fonction LoadTxt. Dans la fonction LOADTXT, nous avons défini le paramètre «dtype» qui enregistre les champs. Les noms de champ sont «Gender_Name», «Age_Values» et le «poids_value» et construisent également le format dans lequel ils affichent.

Ensuite, nous avons une déclaration d'impression prenant un paramètre comme «var_j» qui renvoie les valeurs chargées en tant que sortie.

Importer Numpy
à partir d'Io Import Stringio
Var_i = stringio ("mâle 35 54.09 \ n Femme 29 40.99 ")
Var_j = numpy.loadTxt (var_i, dtype = 'names' :( 'sexe_name', 'age_value', 'weight_value'), 'formats': ('s10', 'i4', 'f4'))
Imprimer (var_j)

La sortie affiche les valeurs chargées du champ qui leur est attribué.

Exemple 3:

L'exemple de programme prend «USECOLS» comme paramètre dans la fonction LoadTxt. Le paramètre «Usecols» spécifie quelle colonne doit être lu. Ici, dans l'exemple de programme, nous avons une variable définie comme «S1» et attribué une valeur Stringio et transmis une données dans la fonction.

Ensuite, nous avons une autre variable déclarée «S2» qui est attribuée à la fonction LoadTxt. La fonction LoadTxt prendra un paramètre d'un «nom de fichier», «type de données» et définira «UseCols» en (0,1). L'instruction d'impression affichera la valeur renvoyée de la fonction LoadTxt.

Importer Numpy
à partir d'Io Import Stringio
S1 = Stringio ("5 4.67 \ n 12 6.9 \ n 4 1 ")
S2 = Numpy.loadtxt (s1, dtype = "float", useCols = (0, 1))
Print ("Les valeurs du tableau chargé sont:")
Imprimer (S2)

La sortie affiche le contenu du fichier chargé sous une forme de ndArray.

Exemple 4:

Dans un autre exemple de la fonction LoadTxt, nous avons défini le paramètre comme «déballer» qui prend une vraie valeur booléenne. Il transposera le tableau puis déballer le tableau transposé dans les variables données.

Donc, au début, nous avons déclaré une variable «var_a» et l'avons initialisée avec la fonction Stringio. Le stringio a des données. Deuxièmement, nous appelons la fonction LoadTxt, qui a des paramètres comme nom de fichier, DType et déballer vers True.

La fonction LOADTXT renvoie le tableau déballé qui est spécifié avec les variables comme «L», «M» et «N». Grâce à une déclaration d'impression, nous pouvons avoir le tableau chargé.

Importer Numpy comme NP
à partir d'Io Import Stringio
Var_a = stringio ("2 4 1 \ n 5 8 3 \ n 0 9 6")
(l, m, n) = np.loadtxt (var_a, dtype = "int", unpack = true)
Imprimer ("La sortie du tableau chargé est:")
Imprimer (L)
Imprimer (M)
Imprimer (n)

Comme indiqué, le tableau chargé de sortie sur l'écran de la console du terminal de Spyder.

Exemple 5:

Ici, nous avons un exemple de programme dans lequel nous avons défini manuellement un paramètre Delimiter dans la fonction LoadTxt. Premièrement, nous avons défini une variable «var1» avec des données de fichier et l'avons transmise dans une fonction Stringio.

Ensuite, nous avons appelé la fonction LoadTxt dans une variable spécifiée «P», «Q» et «R». La fonction LoadTxt prend le «nom de fichier» sous le nom de «var1», le délimiteur est défini sous forme de virgule (,) qui sépare les valeurs lors de la lecture du texte dans le fichier.

Nous avons un autre paramètre «USECOLS» qui lit les colonnes par des valeurs données et le paramètre «déballer» est défini sur true. Enfin, nous avons une fonction d'impression qui affiche la valeur de retour de la fonction Numpy Loadtxt.

Importer Numpy
à partir d'Io Import Stringio
var1 = stringio ("0, 9, 6 \ n4, 8, 10")
P, Q, R = Numpy.loadtxt (var1, délimiter = ',', useCols = (0, 1, 2), déballage = true)
imprimer ("p =", p)
imprimer ("q =", q)
print ("r =", r)

Dans la sortie ci-dessous, nous avons le contenu d'un fichier sous la forme d'un tableau chargé.

Conclusion

Dans l'ensemble, nous avons discuté de la fonction Numpy Loadtxt à travers sa syntaxe et ses exemples. Nous avons distingué les paramètres passés dans la charge numpy.txt avec l'exemple de programme. Cependant, la fonction Numpy Loadtxt permet de lire les données du fichier en spécifiant les options de fonction LoadTxt.