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python - 使用 numpy loadtxt 操作数据

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 18:30:10

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我有一个包含表单数据的文件

我试图通过 numpy.loadtxt 读取它并获取 valueError

  >>> import numpy as np
  >>> np.loadtxt('data.txt')

  ValueError: could not convert string to float: Irend

请帮助我正确处理数据。

最佳答案

您可以使用 skiprows 参数来忽略给定的行数:

np.loadtxt('data.txt', skiprows=1)

但在您的情况下，它会再次卡在 "IloadI" 中。您必须在使用np.loadtxt之前解析此文件。

一个建议是使用列表理解来删除带有 "I" 的行:

tmp = [i for i in open('data.txt') if not 'I' in i]
a = np.genfromtxt(tmp)

如果您知道有多少个这些条目('Irend'、'IloadI' 等)，您可以 reshape a:

a.reshape(2, -1).T
#array([[ 292.62  ,    0.    ],
#       [ 256.3   ,    7.8987],
#       [ 175.82  ,    7.1084],
#       [ 166.34  ,    9.477 ]])

获得更有用的东西...

关于python - 使用 numpy loadtxt 操作数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22490373/

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