从Python中读取格式化文件中的数字

Question

我的文件有k列数字（每列的元素数量相同）。读取它并在单独的numpy.array中保存每列中的数字的最快方法是什么？

Answer 1

尝试使用genfromtxt。

这样做的好处是，您可以根据需要指定列名，甚至可以读入recarray。

我创建了一个文件'tmp'：

1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12 13 14 15

然后从numpy：

import numpy as np
data = np.genfromtxt('tmp')
#array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
#       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
#       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.]])

如果查看help(np.genfromtxt)，您会看到有各种选项，例如指定自定义dtype（因此您可以根据需要进行重新排列），设置缺失值的选项，读入列名字等。

Answer 2

>>> import numpy as np
>>> a = np.loadtxt('yourfile.txt')
>>> print a
[[  1.   2.   3.   4.   5.]
 [  6.   7.   8.   9.  10.]
 [ 11.  12.  13.  14.  15.]]
>>> columns = dict(enumerate(a.T))
>>> columns[0]
array([  1.,   6.,  11.])
>>> columns[1]
array([  2.,   7.,  12.])

Answer 3

open（）返回一个文件对象，最常用的有两个参数：open（filename，mode）。

  

    

      

f = open（'/ tmp / workfile'，'w'）       打印f

    

  

第一个参数是包含文件名的字符串。第二个参数是另一个字符串，其中包含一些描述文件使用方式的字符。当只能读取文件时，模式可以是'r'，仅写入的'w'（将删除具有相同名称的现有文件），'a'打开文件以进行追加;写入文件的任何数据都会自动添加到最后。 'r +'打开文件进行读写。 mode参数是可选的;如果省略，则会假设'r'。

在Windows上，附加到模式的'b'以二进制模式打开文件，因此还有'rb'，'wb'和'r + b'等模式。 Windows上的Python区分了文本和二进制文件;读取或写入数据时，文本文件中的行尾字符会自动稍微改变。这种对文件数据的幕后修改适用于ASCII文本文件，但它会破坏像JPEG或EXE文件中的二进制数据。在读取和写入此类文件时要非常小心地使用二进制模式。在Unix上，将'b'附加到该模式并没有什么坏处，因此您可以将它独立于平台用于所有二进制文件。