Question

假设我有一个如下所示的文本文件：

33 3
   46 12
  23 10 23 11 23 12 23 13 23 14 23 15 23 16 24 10 24 11 24 12 24 13 24 14 24 15 24 16 25 14 25 15 25 16 26 16 27 16 28 16 29 16
  33 17 33 18 33 19 34 17 34 18 34 19 35 17 35 18 35 19 36 19
  41 32 41 33 42 32 42 33

我想将每一行读入一个单独的整数数组，如（伪代码）：

for line in textfile:  
    currentArray = firstLine  
    do stuff with currentArray

在第一次迭代中，currentArray将是

数组（[33,3]）

并且在第二次迭代中，currentArray将是

数组（[46,12]）

直到最后一次迭代，当currentArray为

阵列（[41,32,41,33,42,32,42,33]）

基本上，我想拥有numpy函数loadtxt的功能：

currentArray = loadtxt（'scienceVertices.txt'，usecols =（））

除了usecols之外，还可以指定行，例如

currentArray = loadtxt（'scienceVertices.txt'，userows =（line））

Answer 1

这是一个单行：

arrays = [np.array(map(int, line.split())) for line in open('scienceVertices.txt')]

arrays是numpy数组的列表。

Answer 2

for line in textfile:
  a = np.array([int(v) for v in line.strip().split(" ")])
  # Work on your array

Answer 3

您也可以使用numpy.fromstring()

for line in f:
    a = numpy.fromstring(line.strip(), dtype=int, sep=" ")

或 - 如果您想要充分灵活 - 甚至numpy.loadtxt()：

for line in f:
    a = numpy.loadtxt(StringIO.StringIO(line), dtype=int)

对于长线，这些解决方案在其他答案中的性能优于Python代码。

Answer 4

f = open("file", "r")
array = []
line = f.readline()
index = 0
while line:
    line = line.strip("\n")
    line = line.split()
    array.append([])
    for item in line:
        array[index].append(int(item))
    line = f.readline()
    index += 1
f.close()

print array

使用NumPy从文件读取非统一数据到数组

4 个答案: