Question

我想要阅读的文件hoge.txt如下

x1 y1 z1 
x2 y2 z2
x3 y3 z3

我的代码现在是

lines = open('hoge.txt').readlines()
line_parts = [line.split() for line in lines]
x  = [float(v[0]) for v in line_parts]
y  = [float(v[0]) for v in line_parts]
z  = [float(v[0]) for v in line_parts]

我可以更轻松，更简单地编写此流程吗？

Answer 1

您可以使用context manger statement with。
我实际上质疑你是否需要三个独立的变量保持每行的值。只需使用2d列表来保存值来自文件的每一行。
您的代码有一个小错误。您需要访问文件每行中每个值的1 st索引。¹

以下是具有上述修改的代码：

with open('hoge.txt') as file:
    lines = file.readlines()
    data = [[float(val[1]) for val in line.split()] for line in lines]
# ... use `data`

¹ _{我当然假设你文件中的值是不占位符。如果是，那么只需float(val)即可。}

Answer 2

您可以采取一些措施来改进您提到的来源。作为免责声明，我假设您的文件中的x1，x2等...是数字值的占位符，因为否则您可能会更好，而不会弄乱文件。如果这是一个不好的假设，请告诉我，以便我可以编辑我的答案。

文件对象实际上是可迭代的，无需拨打read()或readlines()。
使用关键字with的上下文管理器可以确保文件在完成后关闭。
我一直认为这是一个巧妙的技巧，你可以使用zip(*[...])来转置行和列。
使用多项作业，您可以获得所需的明确x，y和z个变量。
最初询问问题的方式，x，y和z会有相同的内容并忽略您正在阅读的大部分文件。假设这是不受欢迎的行为，我修复了错误。

总之，您将获得以下源代码：

with open('hoge.txt') as file:
    x, y, z = zip(*[[float(el) for el in line] for line in file])

值得一提的是，对于您可能想要对该数据执行的任何操作，模块pandas可能是您要使用的工具。您可以使用read_csv()函数来读取文件，如果您希望在示例代码中调换行和列，则可以在生成的DataFrame对象上使用.T属性。

此外，您的代码冗长的部分原因是该文件自然不符合您的使用方式。如果你有这样的灵活性，并且不需要其他任何文件，那么更自然的格式是

x1 x2 x3
y1 y2 y3
z1 z2 z3

然后你可以使用稍微冗长的代码来逃避。

with open('hoge.txt') as file:
    x, y, z = [[float(el) for el in line] for line in file]

最后，对于列表中所有内容的简单类型转换，numpy模块是一种乐趣（在中等学习曲线之后）并且在其数组对象上承认astype()方法。或者，如果您想使用原始python列表，我发现map()函数在这种情况下更容易阅读。由于您使用的是Python 3，因此需要导入map()。

from itertools import map

with open('hoge.txt') as file:
    x, y, z = zip(*[map(float, line) for line in file])

Python将列中写入的文本文件读入列表

2 个答案: