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python:读入numpy.loadtxt格式的文本文件,按数字拆分整数

Python中可以使用numpy库的loadtxt函数来读取numpy.loadtxt格式的文本文件,并按数字拆分整数。

loadtxt函数的语法如下:

代码语言:python
代码运行次数:0
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numpy.loadtxt(fname, dtype=<class 'float'>, comments='#', delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding='bytes', max_rows=None)

参数说明:

  • fname:要读取的文件名或文件路径。
  • dtype:数据类型,默认为float。
  • comments:注释标记,默认为'#'。
  • delimiter:分隔符,默认为None,表示使用空白字符作为分隔符。
  • converters:用于转换数据的函数字典,默认为None。
  • skiprows:跳过的行数,默认为0。
  • usecols:要读取的列索引,默认为None,表示读取所有列。
  • unpack:如果为True,则将每列作为单独的数组返回,默认为False。
  • ndmin:返回数组的最小维数,默认为0。
  • encoding:文件编码,默认为'bytes'。
  • max_rows:最大读取的行数,默认为None,表示读取所有行。

下面是一个示例代码,演示如何使用loadtxt函数读取numpy.loadtxt格式的文本文件,并按数字拆分整数:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import numpy as np

# 读取文件
data = np.loadtxt('data.txt')

# 拆分整数
integer_part = np.floor(data)
decimal_part = data - integer_part

print("整数部分:")
print(integer_part)

print("小数部分:")
print(decimal_part)

以上代码中,假设文件名为data.txt,文件内容如下:

代码语言:txt
复制
1.23 4.56 7.89
2.34 5.67 8.90

运行结果:

代码语言:txt
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整数部分:
[[1. 4. 7.]
 [2. 5. 8.]]
小数部分:
[[0.23 0.56 0.89]
 [0.34 0.67 0.9 ]]

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