这篇文章给大家分享的是有关Python中numpy.loadtxt()读取txt文件的案例的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
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读取txt文件我们通常使用 numpy 中的 loadtxt（）函数
numpy.loadtxt(fname, dtype=, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0）
注：loadtxt的功能是读入数据文件，这里的数据文件要求每一行数据的格式相同。
也就是说对于下面这样的数据是不符合条件的：
123
1 2 4 3 5
接下来举例讲解函数的功能：
1、简单的读取
test.txt
1 2 3 4
2 3 4 5
3 4 5 6
4 5 6 7
import numpy as np
a = np.loadtxt('test.txt')#最普通的loadtxt
print(a)
输出：
[[1. 2. 3. 4.]
[2. 3. 4. 5.]
[3. 4. 5. 6.]
[4. 5. 6. 7.]]
数组中的数都为浮点数，原因为Python默认的数字的数据类型为双精度浮点数
2、skiprows=n：指跳过前n行
test.txt
A B C D
2 3 4 5
3 4 5 6
4 5 6 7
a = np.loadtxt('test.txt', skiprows=1, dtype=int)
print(a)
输出：
[[2 3 4 5]
[3 4 5 6]
[4 5 6 7]]
3、comment=‘#’：如果行的开头为#就会跳过该行
test.txt
A B C D
2 3 4 5
3 4 5 6
#A B C D
4 5 6 7
a = np.loadtxt('test.txt', skiprows=1, dtype=int, comments='#')
print(a)
输出：
[[2 3 4 5]
[3 4 5 6]
[4 5 6 7]]
4、usecols=[0,2]：是指只使用0,2两列，参数类型为list
a = np.loadtxt('test.txt', skiprows=1, dtype=int, comments='#',usecols=(0, 2), unpack=True)
print(a)
输出：
[[2 3 4]
[4 5 6]]
unpack是指会把每一列当成一个向量输出, 而不是合并在一起。 如果unpack为false或者参数的话输出结果如下：
[[2 4]
[3 5]
[4 6]]
test.txt
A, B, C, D
2, 3, 4, 5
3, 4, 5, 6
#A B C D
4, 5, 6, 7
5、delimiter：数据之间的分隔符。如使用逗号","。
6、converters：对数据进行预处理
def add_one(x):
return int(x)+1 #注意到这里使用的字符的数据结构
a = np.loadtxt('test.txt', dtype=int, skiprows=1, converters={0:add_one}, comments='#', delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
print a
def add_one(x):
return int(x)+1 #注意到这里使用的字符的数据结构
a = np.loadtxt('test.txt', dtype=int, skiprows=1, converters={0:add_one}, comments='#', delimiter=',', usecols=(0, 2), unpack=True)
print a
感谢各位的阅读！关于Python中numpy.loadtxt()读取txt文件的案例就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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