Question

有没有办法使用np.loadtxt和converter参数将列拆分成两列？

我的文本文件中的行如下所示：

1 2 A=3;B=4

我希望将其读作：

[1,2,3,4]

文件非常大，因此逐行读取会太慢。

我试过了：

parse_col = lambda x: [ float(x.split(';')[0].split('=')[1]), int(x.split(';')[1].split('=')[1]) ]

np.loadtxt('demo.txt',usecols=[0,1,2],comments='#',converters={2:parse_col},dtype=int)

谢谢！

Answer 1

您可以创建一个调用解析器并将其传递给np.genfromtxt的生成器：

import re

import numpy as np

def parser(s):
    for i in re.findall('[a-zA-Z]+', s):
        s = s.replace(i, '')
    return s.replace('=', '').replace(';',' ')

gen = (parser(line) for line in open('demo.txt'))
np.genfromtxt(gen, comments='#', usecols=(0, 1, 2, 3))

请注意，我使用re.findall来识别和替换更一般的模式，如@PadraicCunningham指出的那样。

使用np.loadtxt在读取时拆分列

1 个答案: