Python 파일 입력 배열을 사용하려면 numpy.loadtxt() 함수를 사용하면 됩니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다. NumPy 라이브러리를 가져오고 파일을 엽니다. 데이터 구분 기호를 지정하여 파일을 읽으려면 loadtxt() 함수를 사용하십시오. 예를 들어, my_data.txt에 쉼표로 구분된 데이터 1,2,3,4,5,6,7,8,9가 있고 다음 코드를 사용하여 읽을 수 있다고 가정합니다. import numpy as np open('my_data.txt', 'r')을 f로 사용: data = np.loadtxt(f, delimiter=',')
파이썬 파일 입력 배열 사용법
파이썬에서는 numpy.loadtxt()
를 사용할 수 있습니다 함수 파일에서 데이터를 읽고 배열로 변환합니다. numpy.loadtxt()
函数从文件中读取数据并将其转换为数组。
步骤:
- 导入 NumPy 库:
import numpy as np
- 打开文件:
with open('my_data.txt', 'r') as f: # 这里输入文件路径和读取模式('r')
- 使用
loadtxt()
函数读取文件:
data = np.loadtxt(f, delimiter=',')
-
delimiter
参数指定数据的分隔符(默认为空格)。
示例:
假设您有一个名为 my_data.txt
的文本文件,其中包含以下数据(以逗号分隔):
<code>1,2,3 4,5,6 7,8,9</code>
要将此数据读取到 NumPy 数组中,您可以使用以下代码:
import numpy as np with open('my_data.txt', 'r') as f: data = np.loadtxt(f, delimiter=',') print(data)
输出:
<code>[[1. 2. 3.] [4. 5. 6.] [7. 8. 9.]]</code>
注意:
- 如果数据中包含标题行,可以使用
skiprows
参数跳过它。 - 也可以使用
dtype
参数指定数据的类型(默认为 float)。 - 如果您想以二进制格式读取数据,可以使用
np.load()
- 🎜NumPy 라이브러리 가져오기: 🎜🎜
- 🎜파일 열기: 🎜🎜
- 🎜파일을 읽으려면
loadtxt()
함수를 사용하세요: 🎜🎜
-
delimiter
매개변수는 데이터 구분 기호를 지정합니다(기본값은 공백). 🎜🎜🎜🎜예: 🎜🎜🎜다음 데이터(쉼표로 구분)가 포함된my_data.txt
라는 텍스트 파일이 있다고 가정합니다. 🎜rrreee🎜이 데이터를 NumPy 배열로 읽고 싶다면 다음을 수행하세요. 다음 코드를 사용하세요. 🎜rrreee🎜출력: 🎜rrreee🎜🎜참고: 🎜🎜- 데이터에 헤더 행이 포함된 경우
skiprows
매개변수를 사용하여 건너뛸 수 있습니다. 🎜 -
dtype
매개변수를 사용하여 데이터 유형을 지정할 수도 있습니다(기본값은 부동 소수점). 🎜 - 바이너리 형식으로 데이터를 읽으려면
np.load()
함수를 사용하면 됩니다. 🎜🎜
- 데이터에 헤더 행이 포함된 경우
위 내용은 Python에서 파일 입력 배열을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

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Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

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