dtype数据类型,默认float。
comments注释。
delimiter分隔符格。
skiprows跳过前几行读取,默认是0,必须是int整型。
usecols:要读取哪些列,0是第一列。
例如,usecols = (1,5)将提取第2和第6列。
默认读取所有列。
unpack如果为True,将分列读取, 例如x, y, z = loadtxt(…)encoding 编码格式max_rows 读取的最大行数converters 字典类型,对某列数据类型进行转换,例如{0:float}ndmin 指定生成数组的维度loadtxt实战我们举一个例子来讲解其读写csv文件的应用创建一个csv文件,内容如下:id,cpu,mem1,0.00%,0B / 0B2,0.00%,577.6MiB / 1GiB3,0.00%,44KiB / 30.92GiB4,0.00%,0B / 0B5,0.00%,0B / 0B6,0.00%,0B / 0B7,0.00%,0B / 0B8,0.01%,703.5MiB / 2GiB9,0.00%,48KiB / 30.92GiB10,0.00%,618.9MiB / 2GiB实例1x,y,z=np.array(np.loadtxt('D:/data/log10.csv',dtype=str,delimiter=',',unpack=True,encoding='utf-8',max_rows=5))print(x)print(y)print(z)输出:[‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’ ‘5’][‘0.00%’ ‘0.00%’ ‘0.00%’ ‘0.00%’ ‘0.00%’][‘0B / 0B’ ‘577.6MiB / 1GiB’ ’44KiB / 30.92GiB’ ‘0B / 0B’ ‘0B / 0B’]可以看到:我们把csv三列的数据分别赋值给了x,y,z, 使用unpack=True数组中的值都是String类型,使用dtype=strCsv中有10行数据,但是数组中保存了5行,因为使用max_rows=5数组中没有输出 id,cpu,mem等信息,因为默认skiprows=0会将首行过滤使用delimiter=’,作为csv数据的分隔符’实例2arr=np.array(np.loadtxt('D:/data/log10.csv',dtype=str,delimiter=',',usecols = (1,2),encoding='utf-8',max_rows=5))print(arr)输出[[‘0.00%’ ‘0B / 0B’][‘0.00%’ ‘577.6MiB / 1GiB’][‘0.00%’ ’44KiB / 30.92GiB’][‘0.00%’ ‘0B / 0B’][‘0.00%’ ‘0B / 0B’]]可以看到:只显示了csv中的第一列和第二列数据,usecols = (1,2)因为没有使用unpack=True,所以整体作为一个二维数组进行输出
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