Python numpy，loadtxt读取本地文件数据，数组的切片，取数组中的行、列、元素

冷不防 2022-03-18 01:02 260阅读 0赞

loadtxt()加载文本文件或CSV格式文件中的数据

np.**loadtxt**("文件路径", dtype=np.float, delimiter=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False)

**注意**：数组的切片和赋值操作类似，只是将引用传给切片，切片与原数组的修改会相互影响。(切片是一种视图操作，并不会拷贝)

a = b.copy()  \# 拷贝，修改b并不会影响a

**demo.py（数组的切片）：**

# coding=utf-8
    import numpy as np
    
    file_path = "./demo.csv"
    
    # loadtxt()加载文本文件或CSV格式文件中的数据
    # t1 = np.loadtxt(file_path, delimiter=",", dtype="int", unpack=True)  # unpack表示矩阵的转置,默认False
    t2 = np.loadtxt(file_path, delimiter=",", dtype="int")
    
    # print(t1)
    print(t2)  # 二维
    
    ######################################
    # 数组的切片
    
    # 取行
    print(t2[2])  # 下标从0开始
    # t2[2] = 0  # 可以直接通过=赋值 修改对应位置的数据。
    
    # 取连续的多行
    print(t2[2:])
    print(t2[2::2])  # 第二个冒号:表示步长
    
    # 取不连续的多行
    print(t2[[2,8,10]])
    
    # 通用方式取行(取行取列都可以通过该方式取，逗号前表示行  逗号后表示列)
    print(t2[1,:])
    print(t2[2:,:])
    print(t2[[2,10,3],:])  # 取不连续的多行
    
    
    # 取列
    print(t2[:,0])  # 一维数组
    
    # 取连续的多列
    print(t2[:,2:])
    
    # 取不连续的多列
    print(t2[:,[0,2]])
    
    # 取行和列，取第3行，第4列的值
    a = t2[2,3]
    print(a)
    print(type(a))  # <class 'numpy.int64'>
    
    # 取多行和多列，取第3行到第5行，第2列到第4列的结果
    # 取的是行和列交叉点的位置
    b = t2[2:5,1:4]   # 2:5 包含2,不包含5
    print(b)
    
    # 取多个不相邻的点
    c = t2[[0,2,4],[0,1,3]]  # 选出来的位置是（0，0） （2，1） （4，3）
    print(c)

**./demo.csv（csv格式的数据）：**

4394029,320053,5931,46245
    7860119,185853,26679,0
    5845909,576597,39774,170708
    2642103,24975,4542,12829
    1168130,96666,568,6666
    1311445,34507,544,3040
    666169,9985,297,1071
    1728614,74062,2180,15297