numpy.genfromtxt和numpy.loadtxt之间的区别,以及Unpack

Question

我对python很新 - 实际上,一般来说是编程的新手,虽然恐怕我不能永远使用这个借口 - 并且很想知道这个线程标题中提到的两个函数之间的区别.从包含文档的网站上可以看出,"当没有数据丢失时,numpy.loadtxt [是] [等]函数." 究竟是什么意思？这是否意味着,例如,如果我有一个csv文件在包含数据的两列之间有一个空白列,我不应该numpy.loadtxt.

这也是什么意思,

"unpack : bool, optional
If True, the returned array is transposed, so that arguments may be unpacked using x, y, z = loadtxt(...)"

我不太确定这意味着什么.

我很感谢你的帮助,谢谢!

Answer 1

你是对的.使用np.genfromtxt为您提供了一些选项,如参数missing_values,filling_values可以帮助您处理不完整的csv.例:

1,2,,,5
6,,8,,
11,,,,

可以阅读:

filling_values = (111, 222, 333, 444, 555) # one for each column
np.genfromtxt(filename, delimiter=',', filling_values=filling_values) 
#array([[   1.,    2.,  333.,  444.,    5.],
#       [   6.,  222.,    8.,  444.,  555.],
#       [  11.,  222.,  333.,  444.,  555.]])

unpack当您想要将文本文件的每一列放在不同的变量中时,该参数很有用.例如,您有包含列的文本文件x, y, z,然后:

x, y, z = np.loadtxt(filename, unpack=True)

请注意,这与...相同

x, y, z = np.loadtxt(filename).T

默认情况下,迭代2-D数组意味着迭代线,这就是你必须unpack=True在这个例子中转置或使用的原因.