Как подгрузить файл с помощью функции np loadtxt
Обновлено: 03.07.2024
Я хотел бы загрузить большой текстовый файл (около 1 GB с 3*10^6 строками и 10-100 столбцами) в виде NP-массива 2D, содержащего строки. Тем не менее, похоже, что numpy.loadtxt() принимает только поплавки по умолчанию. Можно ли указать другой тип данных для всего массива? Я попробовал следующее Без удачи:
Есть идеи? (Я заранее не знаю точное количество столбцов в моем файле.)
3 ответа
Я хотел бы прочитать файл CSV с numpy.loadtxt . Я знаю, что могу указать столбцы, которые хочу прочитать, с помощью параметра usecols . Однако на самом деле я хочу указать список столбцов, которые не следует читать. Это потому, что я на самом деле не знаю, сколько столбцов будет содержать мой.
У меня есть текстовый файл data.txt , который содержит: 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor 6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica 6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica Как загрузить эти данные с помощью numpy.loadtxt() , чтобы.
Вместо этого используйте genfromtxt . Это гораздо более общий метод, чем loadtxt :
Использование файла col.txt :
Существует также read_csv в Pandas , который является быстрым и поддерживает разделители столбцов без запятой и автоматический ввод по столбцам:
Он может быть преобразован в массив NumPy, если вы предпочитаете этот тип с:
Это, безусловно, самый простой и зрелый подход к импорту текста, с которым я сталкивался.
Важно ли, чтобы вам нужен массив NumPy? В противном случае вы можете ускорить процесс, загрузив данные в виде вложенного списка.
Для текстового файла размером 4000х4000 слов это примерно в 10 раз быстрее, чем loadtxt .
Я использую numpy.loadtxt(), чтобы открыть файл csv. В моем файле 33 столбца, и я не хочу загружать столбцы 16, 28, 23 и 25. Я читал, что numpy.loadtxt имеет параметр usecols, где вы можете указать, какой столбец загружать. Я думаю, что это не очень аккуратно вводить.
Я хотел бы сделать следующее: Загрузите текстовый файл в одну строку Удалите из строки все символы, которые не являются буквами Затем разбейте строку на таблицу, в которой каждая строка содержит 5 символов def dataFile: dataFile = open(data.txt, r) for character in dataFile: lines =.
Похожие вопросы:
Я пытаюсь импортировать текстовый файл с помощью numpy.loadtxt. Файл данных содержит более 10 тысяч строк, большая часть из которых имеет 33 столбца. Но есть несколько строк, которые имеют только.
Я пытаюсь открыть текстовый файл и вывести его содержимое с помощью приведенного ниже кода. Текстовый файл включает в себя разрывы строк, но когда я повторяю файл, он не форматируется. Как мне это.
Можно ли открыть и прочитать текстовый файл в хранимой процедуре MYSQL? У меня есть текстовый файл со списком около 50 тысяч телефонных номеров, и я хочу написать хранимую процедуру, которая откроет.
Я хотел бы прочитать файл CSV с numpy.loadtxt . Я знаю, что могу указать столбцы, которые хочу прочитать, с помощью параметра usecols . Однако на самом деле я хочу указать список столбцов, которые.
У меня есть текстовый файл data.txt , который содержит: 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor 6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor.
Я использую numpy.loadtxt(), чтобы открыть файл csv. В моем файле 33 столбца, и я не хочу загружать столбцы 16, 28, 23 и 25. Я читал, что numpy.loadtxt имеет параметр usecols, где вы можете указать.
Я хотел бы сделать следующее: Загрузите текстовый файл в одну строку Удалите из строки все символы, которые не являются буквами Затем разбейте строку на таблицу, в которой каждая строка содержит 5.
У меня есть файл >100 МБ, который нужно прочитать с помощью numpy.loadtxt() Часть чтения - это главное узкое место в моем коде. Для файла размером 72 МБ требуется 17.3s Можно ли каким-то образом.
Я хотел бы добавить запятую в свой файл .txt , используя Python. with open('filename.txt', 'r') as f: fileText = f.read() filedata = fileText.split('\n') Приведенный выше код будет читать файл и.
Я знаю, что если я хочу сохранить и загрузить массивы комплексных чисел с помощью numpy, я могу использовать метод, описанный здесь: Как сохранить и загрузить массив комплексных чисел с помощью.
Когда я только начинал изучать Python, главным помощником в работе для меня, как наверное и для большинства программистов, был Stack Overflow. Я почерпнул оттуда много полезной информации, в том числе и о работе с файлами. Однако даже такая тривиальная задача, как оказалось, имеет несколько различных решений, отличающихся друг от друга простотой реализации и скоростью работы.
Большинство предложенных методов предполагают чтение файла построчно с дальнейшим разбиением на блоки и их преобразованием из строкового типа в числовой, поскольку Python в отличии от C/C++ работает с файлами как с массивом строк. Выполнить последовательное чтение данных в массив без преобразования типов, как это можно сделать в C/C++, стандартными средствами языка невозможно (насколько мне известно), и это существенно увеличивает время работы программы при обработке больших объемов данных.
Как уже было сказано выше, файлы в Python представляют собой массив строк, поэтому все найденные методы можно символически поделить на два типа в зависимости от используемого подхода:
- построчное считывание с разбиением и преобразованием типов
- использование библиотек, которые средствами других языков (например, C/C++) считывают файл и передают полученные данные интерпретатору Python
Самый популярный и простой вариант. Заключается в построчном чтении с разбиением полученной строки на блоки, которые затем преобразуются к необходимому типу данных (в данном случае float) и добавляются к заранее созданному списку.
Способ аналогичен предыдущему, за исключением того, что преобразованием данных из строкового формата в числовой занимается функция map.
Данный способ можно назвать стрельбой из пушки по воробьям, однако у него все же есть свои плюсы: если данные в файле расположены хаотично и отсутствует постоянная структура, то функции split невозможно задать конкретный разделитель и для решения задачи можно использовать регулярное выражение, которое найдет в строке все числа, несмотря на их расположение и наличие разделителей.
Если данные записаны в виде матрицы с постоянными разделителями, то выполнить их чтение можно при помощи модуля CSV Reader, указав в качестве параметра значение разделителя.
Библиотека Numpy предоставляет широкий набор модулей и функций для обработки числовых данных, в том числе и для чтения массивов из файлов. Одна из реализаций возможна с помощью функции loadtxt, результат работы которой будет записан в numpy.array.
Данный способ не сильно отличается от предыдущего, за исключением того, что genfromtxt предоставляет более широкий набор входных параметров: указание различных типов данных для каждого из столбцов, передача ключей для создания ассоциативного массива и так далее.
Для тестирования скорости чтения числовых данных были сгенерированы 7 тестовых файлов, содержащих 5 столбцов и 10, 100, 1 000, 10 000, 100 000, 1 000 000 и 10 000 000 строк случайных чисел формата float. Размер самого большого файла составил 742 Мб.
Для измерения времени работы программы использовалась функция time. Существует мнение, что измерять с её помощью время работы некорректно. Однако в данном случае меня интересовало работа с большими объемами данных, когда время работы программы составляло несколько десятков секунд. В таком случае отклонение в полсекунды вносило погрешность менее 1%.
Fortran
Несмотря на то, что Fortran считается устаревшим языком, он все еще очень популярен в научном программировании благодаря простоте написания кода, скорости обмена данных и обширном количестве библиотек, созданных за последние полвека.
Например, считать числовую матрицу из файла можно всего за 3 строчки кода при условии корректности входных данных.
Дискуссии о том, что лучше: Fortran или C++ ведутся уже давно, даже среди авторов EasyCoding этот спор возникал несколько раз, поэтому мне было еще интересней протестировать чтение матриц на данном языке.
В ходе эксперимента были протестированы 7 программ на языке Python и по одной на Fortran и C++, код которых представлен выше. Запуск программ осуществлялся на компьютере с Intel Core i5 2.7 GHz и 8 Гб оперативной памяти.
Для запуска программ использовались следующие интерпретаторы и компиляторы:
GNU Fortran (GCC) 6.1.0
Для каждой программы проводилась серия испытаний и измерялось время работы, после чего записывался результат в виде среднего арифметического полученных данных. В таблице ниже жирным в каждой строке выделено наименьшее время работы в зависимости от способа чтения и размера входного файла.
| Число строк | Способ | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | Fortran | C++ | |
| 10 | 0.048 | 0.048 | 0.045 | 0.044 | 0.173 | 0.216 | 0.479 | 0.005 | 0.005 |
| 100 | 0.053 | 0.052 | 0.05 | 0.048 | 0.185 | 0.223 | 0.511 | 0.007 | 0.006 |
| 1 000 | 0.056 | 0.053 | 0.053 | 0.052 | 0.187 | 0.233 | 0.6 | 0.01 | 0.01 |
| 10 000 | 0.085 | 0.076 | 0.096 | 0.083 | 0.305 | 0.292 | 0.636 | 0.032 | 0.041 |
| 100 000 | 0.414 | 0.403 | 0.561 | 0.482 | 1.537 | 0.874 | 0.796 | 0.244 | 0.363 |
| 1 000 000 | 3.835 | 4.502 | 6.086 | 5.276 | 13.607 | 6.754 | 1.763 | 2.584 | 3.662 |
| 10 000 000 | 47.931 | 156.944 | 137.398 | 144.75 | 162.724 | 85.642 | 13.632 | 25.652 | 36.622 |
Однако при увеличении объема входных данных лучше всех себя показал метод 7 с использованием библиотеки Pandas, который даже обогнал по скорости чтения данных языки C++ и Fortran.
Также из результатов теста можно видеть, что программа на Fortran справилась с чтением данных быстрей аналога на C++, что еще раз доказывает его превосходство над самым популярным языком программирования в мире.
10 комментариев к записи
ошибка в таблице ! 0.044 не меньше чем 0.005 а больше почти в 9 раз!
Нет ошибки. Автор сравнивал скорости Python решений.
С++, который обгонит всё перечисленное:
Причем не особо кошерная реализация. Но соответствует предоставленному коду.
Кошерная реализация это:
Спасибо за приведенное полезное сравнение. Не хватает сравнения скорости записи (в рам для точности)
Необходимо установить соответствующую библиотеку numpy либо из репозиториев, либо посредством pip.
2 способ выдает:
[/, /, /]
при числах в файле:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Что не так?
Проверьте версию интерпретатора Python. В 3.7 работает нормально.
На С++ вы читали потоками, это медленно. Надо было попробовать функциями ввода вывода,fopen, fclose, fread должно быть быстрее. В С++ тоже несколько способов. Могло получиться сопоставимо с лучшим результатом.
Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы подробно обсудим NumPy loadtxt вместе с его синтаксисом, а также его параметрами.
Привет гики и добро пожаловать в этой статье мы подробно обсудим NumPy loadtxt вместе с его синтаксисом и параметрами. NumPy-это модуль python, который предоставляет функцию loadtxt (), предназначенную для быстрого чтения просто отформатированных файлов с условием, что каждая строка текстового файла должна иметь одинаковое количество значений.
Синтаксис NumPy loadtxt
Общий синтаксис для is:
ПАРАМЕТРЫ NumPy loadtxt
Теперь попробуем проанализировать различные параметры NumPy. loadtxt один за другим
Fname: file,str или pathlib.Path Это определяет имя файла или генератора для чтения. Для этого сначала декомпозируются файлы с расширением .gz или .bz2, после чего генератор возвращает байтовые строки для python 3.
Комментарии: str или последовательность str
delimiter: str Это еще один необязательный параметр синтаксиса NumPy loadtxt. В общем случае это строка, рассматриваемая для разделения значений. По умолчанию все пробелы рассматриваются как разделитель. Конвертеры: dict Необязательный параметр определяет номер столбца словаря, сопоставляющего его функции, ответственной за преобразование этого столбца в float.
Возвращаемый тип NumPy loadtxt
Значение, возвращаемое в конце цикла работы программы, следовательно, в общем случае вывод. Out:ndarray Возвращает данные, считанные из текстового файла.
Пример Numpy Loadtxt
ОБЪЯСНЕНИЕ
Здесь, в приведенном выше примере, мы использовали функцию loadtxt (). Здесь сначала мы импортировали функцию NumPy. Затем мы импортировали StringIO. На следующем шаге мы определили переменную, а затем использовали функцию loadtxt для получения желаемого результата.
Надо Читать
- Ось Numpy в Python С подробными Примерами
- Реализация Numpy Mean
- Numpy Square Root | Use case Evaluation of Math Toolkit
- ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF? ВМЕСТЕ С ПРИМЕРАМИ
- NumPy log Function() | Что такое Numpy log в Python
Вывод
В этой статье мы читаем о numpy loadtxt вместе с его синтаксисом различных параметров. Мы рассмотрели пример, а также его функцию. Мы узнали, что он используется для загрузки данных из различных текстовых файлов, чтобы быть быстрым читателем для простых текстовых файлов. Я надеюсь, что эта статья смогла ответить на все ваши вопросы. Если какие-либо сомнения остаются, не стесняйтесь комментировать их ниже.
Получает данные с разделителями табуляции и помещает их в ячейки матрицы с меткой x.
Есть ли способ сделать это в python, но с данными с разделителями-запятыми?
ОТВЕТЫ
Ответ 1
Существует несколько методов, выберите наиболее подходящий для вашего приложения.
Если вы работаете с numpy, может быть неплохо использовать numpy load , loadtxt , fromfile или genfromtxt , потому что после предварительной обработки ваш файл будет загружен в подходящую структуру.
Но если вы не собираетесь работать с numpy (или любой другой большой библиотекой, которая имеет некоторые функции загрузки файлов), это может быть чрезмерным использованием ее только для загрузки файла. Рассмотрим использование встроенных функций python, или csv из стандартной библиотеки. Это будет намного более гибким и более плавным.
Вот как, используя примеры с помощью file.txt (значения каждой строки разделяются вкладками):
встроенный python
Нет модуля для импорта, довольно простой, гибкий, хороший вариант для большинства ситуаций, imho.
Загрузка файла в двоичном режиме для чтения ( rb flags) в таблице (список списков значений, разделенных в файле с вкладками) с помощью только встроенных функций:
модуль csv из стандартной библиотеки также довольно прост.
Обратите внимание, что вместо CSV значения Comma Separated Values фактически отсутствуют, и вы можете выбрать любой разделитель, который вы хотите. Поэтому CSV означает все файлы, ориентированные на ячейки или таблицы.
Загрузка файла в двоичном режиме для чтения ( rb flags) в таблице (список списков значений, разделенных в файле с вкладками) с помощью csv reader :
Доступ к ячейкам
Таблица была загружена аналогично двум предыдущим примерам, и к данным таблицы можно получить доступ, например, table[row][col] :
Ответ 2
Если вы используете Python для MATLAB-подобных целей, вы захотите использовать NumPy (и scipy); в частности, вы должны прочитать NumPy для пользователей MATLAB.
Читайте также: