Cara membuat array dari file dengan python

isi missing value dengan nilai yang ditentukan pada

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",")
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4., nan,  6.],
       [ 7.,  8.,  9.]])

0 (defaultnya adalah

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",")
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4., nan,  6.],
       [ 7.,  8.,  9.]])

1 untuk float, -1 untuk int)

Table of Contents Show

Membaca file di. npy atau. format npz
Tulis ke file untuk dibaca kembali oleh NumPy
Bisa dibaca manusia
Array besar
Baca file biner yang diformat secara sewenang-wenang ("binary blob")
Tulis atau baca array besar
Tulis file untuk dibaca oleh alat lain (non-NumPy).
Tulis atau baca file JSON
Simpan/pulihkan menggunakan file acar
Mengonversi dari DataFrame panda ke larik NumPy
Simpan/pulihkan menggunakan dan
Bagaimana cara mendapatkan array dari file teks dengan Python?
Bagaimana cara mengubah file menjadi array?
Bagaimana Anda menulis array data dalam file dengan Python?
Bagaimana Anda membuat array dengan Python?

Dengan pembatas non-spasi putih

>>> with open("csv.txt", "r") as f:
..     print(f.read())
1, 2, 3
4,, 6
7, 8, 9

Keluaran array bertopeng

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

Keluaran larik

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",")
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4., nan,  6.],
       [ 7.,  8.,  9.]])

Output array, nilai isian yang ditentukan

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

Dibatasi spasi

juga dapat mem-parsing file data yang dipisahkan spasi yang memiliki nilai yang hilang jika

Setiap bidang memiliki lebar tetap. Gunakan lebar sebagai argumen pembatas
# File dengan lebar=4. Data tidak harus dibenarkan (misalnya, # 2 di baris 1), kolom terakhir bisa kurang dari lebar (misalnya, 6 # di baris 2), dan karakter pembatas tidak diperlukan (misalnya 8888
```
>>> with open("fixedwidth.txt", "r") as f:
..    data = (f.read())
>>> print(data)
1   2      3
44      6
7   88889
```
_

# Menampilkan spasi sebagai ^ >>> print(data. ganti(” “,”^”)) 1^^^2^^^^^^3 44^^^^^^6 7^^^88889
```
>>> np.genfromtxt("fixedwidth.txt", delimiter=4)
array([[1.000e+00, 2.000e+00, 3.000e+00],
       [4.400e+01,       nan, 6.000e+00],
       [7.000e+00, 8.888e+03, 9.000e+00]])
```

Nilai khusus (mis. g. "x") menunjukkan bidang yang hilang. Gunakan itu sebagai argumen missing_values

>>> with open("nan.txt", "r") as f:
..     print(f.read())
1 2 3
44 x 6
7  8888 9

>>> np.genfromtxt("nan.txt", missing_values="x")
array([[1.000e+00, 2.000e+00, 3.000e+00],
       [4.400e+01,       nan, 6.000e+00],
       [7.000e+00, 8.888e+03, 9.000e+00]])

Anda ingin melewati baris dengan nilai yang hilang. Tetapkan invalid_raise=Salah

>>> with open("skip.txt", "r") as f:
..     print(f.read())
1 2   3
44    6
7 888 9

>>> np.genfromtxt("skip.txt", invalid_raise=False)  
__main__:1: ConversionWarning: Some errors were detected !
    Line #2 (got 2 columns instead of 3)
array([[  1.,   2.,   3.],
       [  7., 888.,   9.]])

Karakter spasi putih pembatas berbeda dengan spasi putih yang menunjukkan data yang hilang. Misalnya, jika kolom dibatasi oleh

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",")
array([[ 1.,  2.,  3.],
       [ 4., nan,  6.],
       [ 7.,  8.,  9.]])

3, maka data yang hilang akan dikenali jika terdiri dari satu atau lebih spasi

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

# Tab vs. spasi >>> cetak(data. ganti(”t”,”^”)) 1^2^3 44^ ^6 7^888^9

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

Membaca file di. npy atau. format npz

Pilihan

Menggunakan. Itu dapat membaca file yang dihasilkan oleh salah satu dari , , atau
Gunakan pemetaan memori. Melihat

Tulis ke file untuk dibaca kembali oleh NumPy

Biner

Gunakan , atau untuk menyimpan banyak array atau

Untuk , atur

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

2 kecuali jika dtype berisi objek Python, yang membutuhkan pengawetan

Array bertopeng , begitu pula subkelas array arbitrer lainnya

Bisa dibaca manusia

dan membuat file biner. Untuk menulis file yang dapat dibaca manusia, gunakan. Larik hanya boleh 1 atau 2 dimensi, dan tidak ada `savetxtz` untuk beberapa file

Array besar

Melihat

Baca file biner yang diformat secara sewenang-wenang ("binary blob")

Gunakan array terstruktur .

Contoh

Header file

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

_7 adalah blok 44-byte sebelum

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

8 byte dari data suara aktual

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

Header file

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

_7 sebagai tipe berstruktur NumPy

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

Contoh

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

_7 ini untuk ilustrasi;

(Diadaptasi dari Pauli Virtanen, , berlisensi CC BY 4. 0. )

Tulis atau baca array besar

Larik yang terlalu besar untuk muat dalam memori dapat diperlakukan seperti larik dalam memori biasa menggunakan pemetaan memori

Data array mentah ditulis dengan atau dapat dibaca dengan

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

Output file oleh (yaitu, menggunakan format numpy) dapat dibaca menggunakan argumen kata kunci

>>> with open("fixedwidth.txt", "r") as f:
..    data = (f.read())
>>> print(data)
1   2      3
44      6
7   88889

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", usemask=True)
masked_array(
  data=[[1.0, 2.0, 3.0],
        [4.0, --, 6.0],
        [7.0, 8.0, 9.0]],
  mask=[[False, False, False],
        [False,  True, False],
        [False, False, False]],
  fill_value=1e+20)

Pemetaan memori tidak memiliki fitur seperti pemotongan dan kompresi data;

HDF5. h5py atau PyTables
Zar.
NetCDF.

Untuk kompromi antara memmap, Zarr, dan HDF5, lihat pythonspeed. com

Tulis file untuk dibaca oleh alat lain (non-NumPy).

Format untuk bertukar data dengan alat lain termasuk HDF5, Zarr, dan NetCDF (lihat )

Tulis atau baca file JSON

Array NumPy tidak secara langsung dapat diserialkan JSON

Simpan/pulihkan menggunakan file acar

Hindari bila memungkinkan; . pickles are not secure against erroneous or maliciously constructed data.

Gunakan dan. Tetapkan

>>> np.genfromtxt("csv.txt", delimiter=",", dtype=np.int8, filling_values=99)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4, 99,  6],
       [ 7,  8,  9]], dtype=int8)

_2, kecuali array dtype menyertakan objek Python, dalam hal ini pengawetan diperlukan

Mengonversi dari DataFrame panda ke larik NumPy

Melihat

Simpan/pulihkan menggunakan dan

Secara umum, lebih suka dan

dan kehilangan informasi tentang endianness dan presisi sehingga tidak cocok untuk apa pun kecuali penyimpanan awal

Bagaimana cara mendapatkan array dari file teks dengan Python?

Untuk mengimpor file Teks ke Numpy Arrays, kami memiliki dua fungsi di Numpy. .

numpy. loadtxt( ) – Digunakan untuk memuat data file teks

numpy. genfromtxt( ) – Digunakan untuk memuat data dari file teks, dengan nilai yang hilang ditangani seperti yang ditentukan

Bagaimana cara mengubah file menjadi array?

Di Java, kita dapat menyimpan konten file ke dalam array baik dengan membaca file menggunakan scanner atau bufferedReader atau FileReader atau dengan menggunakan metode readAllLines.

Bagaimana Anda menulis array data dalam file dengan Python?

Membuat file teks menggunakan fungsi open() bawaan lalu mengonversi larik menjadi string dan menuliskannya ke dalam file teks menggunakan fungsi write() . Terakhir, tutup file menggunakan fungsi close().

Bagaimana Anda membuat array dengan Python?

Dengan Python, Anda dapat membuat tipe data baru, yang disebut array menggunakan paket NumPy. Array NumPy dioptimalkan untuk analisis numerik dan hanya berisi satu tipe data. Anda terlebih dahulu mengimpor NumPy dan kemudian menggunakan fungsi array() untuk membuat array . Fungsi array() mengambil daftar sebagai masukan.