Question

第一篇文章，请温柔。

由于[原因]，与我合作的每个人都总是鼓励我从MATLAB切换到python进行数据后处理。

生成的数据输出到.txt文件中，该文件只是一堆空格分隔的数字，在几行中。

我目前的代码只有这个：

> import numpy
> 
> filepath='data.txt'
> 
> 
> 
> with open(filepath) as file:
>
>     data=[float(s) for s in file.read().split()]

我认为这应该做的是照顾空间描绘器，并获得list所有数据。然后我可以使用行数来弄清楚如何将列表重新排列成一个数组（旁注：我应该只使用numpy.loadtxt()来执行此操作吗？）。

唯一的问题是我的.txt文件中的某些数字未正确转换为float。例如，文件中的大多数数字看起来都像"0.900000000E-2"，并且转换得很好。但是，一些非常小的数字不是用适当的科学记数法编写的，并且显示为"1.23456789-117."预期的数字，当然是1.23456789E-117。

Matlab在导入function上有一个内置工具，它取代了＆＃34;不可重复的＆＃34;带有____的单元格，其中____可以是NaN，或0，或任何合适的单元格。如何在我调用之前将这样的内容编入我的代码中导入数据，以便将所有strings更改为floats？

谢谢！

Answer 1

使用numpy.genfromtxt。使用loose=True（默认值），它会使用NaN填充无效数据：

numpy.genfromtxt(file, loose=True)
# or if you'd rather type less
numpy.genfromtxt(file)

您可以使用filling_values参数指定要用于代替无效数据的值：

numpy.genfromtxt(file, loose=True, filling_values=0)

要对无效数据抛出异常，您可以指定loose=False：

numpy.genfromtxt(file, loose=False)

python等同于MATLAB＆＃39;用......替换不可重复的单元格。

1 个答案: