python将txt文件读入为np.array的方法

将txt文件读入为np.array的方法通常有两种。

第一种方法：使用NumPy的loadtxt函数

使用numpy的loadtxt()函数，可以很容易地从txt文件中快速读入数据并生成np.array数组。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库文件

import numpy as np

1. 使用loadtxt()函数加载txt文件

data = np.loadtxt('filename.txt')  # filename为文件名，可以是相对或绝对路径

示例：

假设有一个名为data.txt的文件，里面包含如下内容：

1 2 3
4 5 6
7 8 9

则我们可以通过以下代码将其读入为np.array数组：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.txt')

print(data)

输出结果为：

array([[1., 2., 3.],
       [4., 5., 6.],
       [7., 8., 9.]])

第二种方法：使用Python内置的open函数

除了loadtxt()函数，我们还可以使用Python内置的open()函数来读取txt文件，并将其转换为np.array数组。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库文件

import numpy as np

1. 通过open()函数读取txt文件并将其转换为列表

with open('filename.txt') as f:
    content = f.readlines()

content = [x.strip() for x in content]  # 去除每行首尾空格

1. 将列表转换为np.array数组

data = np.array([x.split() for x in content])

示例：

继续以data.txt为例，我们可以通过以下代码将其读入为np.array数组：

import numpy as np

with open('data.txt') as f:
    content = f.readlines()

content = [x.strip() for x in content]  # 去除每行首尾空格

data = np.array([x.split() for x in content])

print(data)

输出结果与前一个示例相同：

array([['1', '2', '3'],
       ['4', '5', '6'],
       ['7', '8', '9']], dtype='<U1')

需要注意的是，在使用第二种方法时，读入的数组中元素的类型默认是字符串类型，如果需要将其转换为数字类型，则需要手动进行类型转换。