python - 限制使用 numpy.genfromtxt 为 matplotlib 读取多少数据

Question

我在 python 中创建一个图形，使用源数据的文本文件和 matplotlib 绘制图形。下面的简单逻辑运行良好。

但是有没有办法让 numpy.gentfromtxt 只读取文件 'temperature_logging' 的前 50 行？目前它读取整个文件。

temp = numpy.genfromtxt('temperature_logging',dtype=None,usecols=(0))
time = numpy.genfromtxt('temperature_logging',dtype=None,usecols=(1))

dates = matplotlib.dates.datestr2num(time)

pylab.plot_date(dates,temp,xdate=True,fmt='b-')

pylab.savefig('gp.png')

temperature_logging中的内容；

21.75 12-01-2012-15:53:35    
21.75 12-01-2012-15:54:35    
21.75 12-01-2012-15:55:35    
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Answer 1

numpy.genfromtxt 接受迭代器和文件。这意味着它将接受 itertools.islice 的输出。这里，test.txt 是一个五行文件:

>>> import itertools, numpy
>>> with open('test.txt') as t_in:
...     numpy.genfromtxt(itertools.islice(t_in, 3))
... 
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.]])

有人可能认为这比让 numpy 处理文件 IO 慢，但快速测试表明并非如此。 genfromtxt 提供了一个 skip_footer 关键字参数，如果您知道文件的长度...

>>> numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=2)
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.],
       [ 11.,  12.,  13.,  14.,  15.]])

...但是对 1000 行文件的一些非正式测试表明，即使您只跳过几行，使用 islice 也会更快:

>>> def get(nlines, islice=itertools.islice):
...     with open('test.txt') as t_in:
...         numpy.genfromtxt(islice(t_in, nlines))
...         
>>> %timeit get(3)
1000 loops, best of 3: 338 us per loop
>>> %timeit numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=997)
100 loops, best of 3: 4.92 ms per loop
>>> %timeit get(300)
100 loops, best of 3: 5.04 ms per loop
>>> %timeit numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=700)
100 loops, best of 3: 8.48 ms per loop
>>> %timeit get(999)
100 loops, best of 3: 16.2 ms per loop
>>> %timeit numpy.genfromtxt('test.txt', skip_footer=1)
100 loops, best of 3: 16.7 ms per loop