numpy.loadtxt() en Python

numpy.load()en Python se usa para cargar datos desde un archivo de texto, con el objetivo de ser un lector rápido para archivos de texto simples.

Tenga en cuenta que cada fila del archivo de texto debe tener el mismo número de valores.

Sintaxis: numpy.loadtxt(fname, dtype=’float’, comments=’#’, delimitador=Ninguno, convertidores=Ninguno, skiprows=0, usecols=Ninguno, unpack=False, ndmin=0)

Parámetros:
fname: Archivo, nombre de archivo o generador para leer. Si la extensión del nombre de archivo es .gz o .bz2, primero se descomprime el archivo. Tenga en cuenta que los generadores deben devolver strings de bytes para Python 3k.
dtype : tipo de datos de la array resultante; predeterminado: flotante. Si se trata de un tipo de datos estructurados, la array resultante será unidimensional y cada fila se interpretará como un elemento de la array.
delimitador: la string utilizada para separar valores. Por defecto, este es cualquier espacio en blanco.
convertidores: un número de columna de asignación de diccionario a una función que convertirá esa columna en un flotante. Por ejemplo, si la columna 0 es una string de fecha: convertidores = {0: datestr2num}. Valor predeterminado: ninguno.
skiprows : Omite las primeras líneas de skiprows; predeterminado: 0.

Devoluciones: ndarray

Código #1:

# Python program explaining 
# loadtxt() function
import numpy as geek
  
# StringIO behaves like a file object
from io import StringIO   
  
c = StringIO("0 1 2 \n3 4 5")
d = geek.loadtxt(c)
  
print(d)

Producción :

[[ 0.  1.  2.]
 [ 3.  4.  5.]]

 
Código #2:

# Python program explaining 
# loadtxt() function
import numpy as geek
  
# StringIO behaves like a file object
from io import StringIO   
  
c = StringIO("1, 2, 3\n4, 5, 6")
x, y, z = geek.loadtxt(c, delimiter =', ', usecols =(0, 1, 2), 
                                                unpack = True)
  
print("x is: ", x)
print("y is: ", y)
print("z is: ", z)

Producción :

x is:  [ 1.  4.]
y is:  [ 2.  5.]
z is:  [ 3.  6.]

 
Código #3:

# Python program explaining 
# loadtxt() function
import numpy as geek
  
# StringIO behaves like a file object
from io import StringIO   
  
d = StringIO("M 21 72\nF 35 58")
e = geek.loadtxt(d, dtype ={'names': ('gender', 'age', 'weight'),
                                  'formats': ('S1', 'i4', 'f4')})
  
print(e)

Producción :

[(b'M', 21,  72.) (b'F', 35,  58.)]