我有一個(gè)數(shù)字網(wǎng)格，看起來(lái)像這樣，并且持續(xù)了一段時(shí)間。08 02 22 97 38 15 00 40 00 75 04 05 07 78 52 12 50 77 91 0849 49 99 40 17 81 18 57 60 87 17 40 98 43 69 48 04 56 62 0081 49 31 73 55 79 14 29 93 71 40 67 53 88 30 03 49 13 36 6552 70 95 23 04 60 11 42 69 24 68 56 01 32 56 71 37 02 36 9122 31 16 71 51 67 63 89 41 92 36 54 22 40 40 28 66 33 13 8024 47 32 60 99 03 45 02 44 75 33 53 78 36 84 20 35 17 12 5032 98 81 28 64 23 67 10 26 38 40 67 59 54 70 66 18 38 64 7067 26 20 68 02 62 12 20 95 63 94 39 63 08 40 91 66 49 94 2124 55 58 05 66 73 99 26 97 17 78 78 96 83 14 88 34 89 63 7221 36 23 09 75 00 76 44 20 45 35 14 00 61 33 97 34 31 33 95我將此網(wǎng)格保存在一個(gè) .txt 文件中，并將其分配給一個(gè)文件變量，如下所示：grid = open("grid.txt" )print(grid.readlines())grid.close()當(dāng)我打印出網(wǎng)格的內(nèi)容時(shí)grid.readlines()彈出一些問(wèn)題：首先，它被保存為一個(gè)長(zhǎng)字符串列表（即每一行都是一個(gè)列表?xiàng)l目，其次，\n每個(gè)列表?xiàng)l目的末尾都有換行符。最后, 要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成網(wǎng)格一樣的numpy數(shù)組，數(shù)字不能以零開(kāi)頭。即第一行第二列中的02應(yīng)該是2。我對(duì) numpy 很陌生。有什么方法可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個(gè) numpy 數(shù)組，這樣可以節(jié)省我在代碼中手動(dòng)實(shí)現(xiàn)編輯版本的所有繁瑣工作？我知道的唯一 python 讀取可能性是 csv 或 excel 文件。祝大家最好的日子:)
3 回答
一只甜甜圈
TA貢獻(xiàn)1836條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
一些注意事項(xiàng)：
確保您使用
open()的是關(guān)鍵字with。參考這里。
在處理文件對(duì)象時(shí)，最好使用 with 關(guān)鍵字。優(yōu)點(diǎn)是文件在其套件完成后正確關(guān)閉，即使在某個(gè)時(shí)候引發(fā)了異常。
您可以使用
str.splitlines()來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。
with open('file.txt') as f:
lines = f.read().splitlines()
print(lines)
輸出：
['08 02 22 97 38 15 00 40 00 75 04 05 07 78 52 12 50 77 91 08', '49 49 99 40 17 81 18 57 60 87 17 40 98 43 69 48 04 56 62 00', '81 49 31 73 55 79 14 29 93 71 40 67 53 88 30 03 49 13 36 65', '52 70 95 23 04 60 11 42 69 24 68 56 01 32 56 71 37 02 36 91', '22 31 16 71 51 67 63 89 41 92 36 54 22 40 40 28 66 33 13 80', '24 47 32 60 99 03 45 02 44 75 33 53 78 36 84 20 35 17 12 50', '32 98 81 28 64 23 67 10 26 38 40 67 59 54 70 66 18 38 64 70', '67 26 20 68 02 62 12 20 95 63 94 39 63 08 40 91 66 49 94 21', '24 55 58 05 66 73 99 26 97 17 78 78 96 83 14 88 34 89 63 72', '21 36 23 09 75 00 76 44 20 45 35 14 00 61 33 97 34 31 33 95']
import numpy as np
file = np.loadtxt('file.txt')
print(file)
array([[ 8., 2., 22., 97., 38., 15., 0., 40., 0., 75., 4., 5., 7.,
78., 52., 12., 50., 77., 91., 8.],
[49., 49., 99., 40., 17., 81., 18., 57., 60., 87., 17., 40., 98.,
43., 69., 48., 4., 56., 62., 0.],
[81., 49., 31., 73., 55., 79., 14., 29., 93., 71., 40., 67., 53.,
88., 30., 3., 49., 13., 36., 65.],
[52., 70., 95., 23., 4., 60., 11., 42., 69., 24., 68., 56., 1.,
32., 56., 71., 37., 2., 36., 91.],
[22., 31., 16., 71., 51., 67., 63., 89., 41., 92., 36., 54., 22.,
40., 40., 28., 66., 33., 13., 80.],
[24., 47., 32., 60., 99., 3., 45., 2., 44., 75., 33., 53., 78.,
36., 84., 20., 35., 17., 12., 50.],
[32., 98., 81., 28., 64., 23., 67., 10., 26., 38., 40., 67., 59.,
54., 70., 66., 18., 38., 64., 70.],
[67., 26., 20., 68., 2., 62., 12., 20., 95., 63., 94., 39., 63.,
8., 40., 91., 66., 49., 94., 21.],
[24., 55., 58., 5., 66., 73., 99., 26., 97., 17., 78., 78., 96.,
83., 14., 88., 34., 89., 63., 72.],
[21., 36., 23., 9., 75., 0., 76., 44., 20., 45., 35., 14., 0.,
61., 33., 97., 34., 31., 33., 95.]])
MYYA
TA貢獻(xiàn)1868條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
您可以單獨(dú)使用Numpy，而無(wú)需求助于Pandas。執(zhí)行此操作的代碼是：
tbl = np.fromfile('Input.txt', sep=' ', dtype='i4').reshape(-1, 20)無(wú)需自行刪除前導(dǎo)零。Numpy為你做這件事。
手掌心
TA貢獻(xiàn)1942條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
你可以pd.read_csv()這樣使用：
my_array = pd.read_csv('test.txt', sep=' ', engine='python', header=None).values
產(chǎn)量：
[[ 8 2 22 97 38 15 0 40 0 75 4 5 7 78 52 12 50 77 91 8]
[49 49 99 40 17 81 18 57 60 87 17 40 98 43 69 48 4 56 62 0]
[81 49 31 73 55 79 14 29 93 71 40 67 53 88 30 3 49 13 36 65]
[52 70 95 23 4 60 11 42 69 24 68 56 1 32 56 71 37 2 36 91]
[22 31 16 71 51 67 63 89 41 92 36 54 22 40 40 28 66 33 13 80]
[24 47 32 60 99 3 45 2 44 75 33 53 78 36 84 20 35 17 12 50]
[32 98 81 28 64 23 67 10 26 38 40 67 59 54 70 66 18 38 64 70]
[67 26 20 68 2 62 12 20 95 63 94 39 63 8 40 91 66 49 94 21]
[24 55 58 5 66 73 99 26 97 17 78 78 96 83 14 88 34 89 63 72]
[21 36 23 9 75 0 76 44 20 45 35 14 0 61 33 97 34 31 33 95]]
添加回答
舉報(bào)
0/150
提交
取消