如何将不同类型的数据从文件导入Python Numpy数组？

Question

说我有一个文件myfile.txt包含:

1   2.0000  buckle_my_shoe
3   4.0000  margery_door

如何将数据从文件导入numpy数组作为int,float和string？

我的目标是:

array([[1,2.0000,"buckle_my_shoe"],
[3,4.0000,"margery_door"]])

我一直玩弄以下无济于事:

a = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=(numpy.int_,numpy.float_,numpy.string_))

编辑:另一种方法可能是使用ndarray类型并转换后.

b = numpy.loadtxt('myfile.txt',dtype=numpy.ndarray)

    array([['1', '2.0000', 'buckle_my_shoe'],
       ['3', '4.0000', 'margery_door']], dtype=object)

Answer 1

用途numpy.genfromtxt:

import numpy as np
np.genfromtxt('filename', dtype= None)
# array([(1, 2.0, 'buckle_my_shoe'), (3, 4.0, 'margery_door')], 
#       dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<f8'), ('f2', '|S14')])

Answer 2

熊猫可以为你做到这一点.您可以使用的函数的文档在这里.

假设你的列是制表符分隔的,这应该可以解决问题(改编自这个问题):

df = DataFrame.from_csv('myfile.txt', sep='\t')
array = df.values # the array you are interested in